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一种面向遥感语义分割的自动化机器学习方法及系统

摘要

本发明提出一种面向遥感影像语义分割的自动化机器学习方法及系统,属于计算机人工智能领域,基于多遥感成像指数的遥感影像语义分割算法,通过背景损失优化和多遥感成像指数计算,提升分割准确率;通过自迁移微调训练方法与超参优化方法,对该深度神经网络面向于单机多GPU的环境进行超参数优化,可以同时提高分割准确率和超参优化效率;设置参数共享的搜索空间,以基于策略梯度的搜索策略,通过空洞空间金字塔池化模块提取该深度神经网络的多尺度信息,以搜索出该深度神经网络最优的内部网络结构,提高遥感影像语义分割的高效性和分类的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN111797833A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院软件研究所;

    申请/专利号CN202010435924.X

  • 申请日2020-05-21

  • 分类号G06K9/34(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11200 北京君尚知识产权代理有限公司;

  • 代理人陈艳

  • 地址 100190 北京市海淀区中关村南四街4号

  • 入库时间 2023-06-19 08:00:20

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