西北工业大学程塨获国家专利权
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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于渐进式解析和共有性蒸馏的少样本遥感图像分割方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116740345B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310611452.2,技术领域涉及:G06V10/26;该发明授权基于渐进式解析和共有性蒸馏的少样本遥感图像分割方法是由程塨;郎春博;王俊逸;屠斌飞;闵令通;韩军伟设计研发完成,并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于渐进式解析和共有性蒸馏的少样本遥感图像分割方法在说明书摘要公布了:本发明提供了一种基于渐进式解析和共有性蒸馏的少样本遥感图像分割方法。设计了相应的语义分割网络,主要包括特征提取网络、渐进式解析模块和共有性蒸馏模块,其中,渐进式解析模块将支持掩码逐步解析为多个有价值的子区域,以提供更多分割对象中难处理部分的信息,可以有效地解决遥感图像存在较大类内多样性的问题;共有性蒸馏模块利用基类和新类之间的共有性提取丰富的原型表征,并通过相似度引导原型融合,能够克服图像较低的目标‑背景对比度的不足。本发明能够有效改善分割遥感图像时出现的分割目标主体不完整和无关干扰物错误激活的问题,提高分割对象的召回率,抑制无关干扰因素。
本发明授权基于渐进式解析和共有性蒸馏的少样本遥感图像分割方法在权利要求书中公布了:1.一种基于渐进式解析和共有性蒸馏的少样本遥感图像分割方法,其特征在于步骤如下: 步骤1:将公开的iSAID数据集随机等分为三个子集,其中,任选两个子集作为训练数据集,另一子集作为测试数据集,数据集中包含支持图像和其支持掩码、查询图像和其查询掩码; 步骤2:给定一幅支持图像和一幅查询图像采用共享权重的特征提取网络分别提取得到其中间特征图Fs和Fq,其中,H表示图像的高度,W表示图像的宽度;所述的特征提取网络采用VGG-16网络或ResNet-50网络; 步骤3:将支持图像的中间特征图Fs和其原始支持掩码Ys输入到渐进式解析模块,输出得到若干解析原型pp; 所述的渐进式解析模块的处理过程为:首先,对中间特征图进行全局平均池化处理,得到其前景区域的初始原型p0,然后,按下式迭代计算得到原型pp: 其中,pp表示第p个原型,p=0,...,np,np为最大解析次数,取值范围为1~10;x,y表示图中点的空间位置,x=1,2,…,W,y=1,2,…,H,表示中间特征图Fs中位置x,y处的点的值,1[·]为指示函数,满足条件时输出1,不满足则输出0;表示第p次解析时使用的支持掩码Ys;p中位置x,y处的点的值,其中,初始时Ys;0=Ys,当第p次解析时,将p-1次解析得到的支持原型pp-1和中间特征图Fs进行相似性度量得到概率图,当概率图中位置x,y处的点的值大于阈值τ时,将第p-1次解析时使用的支持掩码Ys;p-1中位置x,y处的点的值置为0,得到新的支持掩码Ys;p,阈值τ的取值范围为0.3~0.9; 步骤4:按照下式计算得到概率图Ms: 其中,x,y表示图中点的空间位置,p′∈{0,...,np-1}为原型索引,表示概率图Ms中位置x,y处的点的值,pp′表示步骤3计算得到的第p′个原型,表示中间特征图Fs中位置x,y处的点的值,||·||表示向量的L2范数; 步骤5:按照下式计算得到预测掩码 其中,p″=p-1表示概率图和预测掩码的索引,取值范围为1~np-1;表示第p″个预测掩码中位置x,y处的点的值; 步骤6:按照下式计算得到新的支持掩码Ys′: 其中,表示支持掩码Y′s;p″+1中位置x,y处的点的值; 步骤7:按照下式计算得到最终的支持原型ps: 其中,Conv·表示1×1的卷积运算,表示沿通道维度的级联操作,pp表示步骤3计算得到的第p个原型,p=0,...,np; 步骤8:将支持原型ps输入到共有性蒸馏模块,输出得到若干新类原型其中,l表示新类原型索引,l∈{1,...,ns},ns表示新类原型的数量;所述的共有性蒸馏模块包含若干服从正态分布的基类记忆单元,以和原型ps最相关的若干基类作为新类原型输出; 步骤9:按下式对支持原型ps和所有新类原型进行加权融合,得到融合原型 其中,β融合系数一,设置为β=0.7,α是融合系数二,设置为α=1s,l=1,...,ns; 步骤10:将融合原型和查询图像的中间特征图Fq输入到解码器网络中进行分割预测,输出得出分割掩码;所述的解码网络为具有多尺度特征聚合功能的网络; 步骤11:将训练数据集中的支持图像、查询图像、支持掩码、查询掩码作为输入,按照如上步骤2-10对所有网络模块进行训练,得到训练好的网络,其中,训练时设定网络损失L如下: L=Lseg+ηLPPR7 其中,Lseg为网络输出的分割掩码与查询掩码的二进制交叉熵损失,η是平衡系数,设置为η=0.5,LPPR为渐进式解析正则化损失,按照下式计算得到: 其中,BCE·,·代表二进制交叉熵损失,是沿通道维度级联运算; 步骤12:将测试数据集中的支持图像、查询图像、支持掩码输入到训练好的网络,输出得到的分割掩码即为其语义分割结果。
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