[发明专利]一种基于主动学习的面向对象分类方法在审
申请号: | 202010050545.9 | 申请日: | 2020-01-17 |
公开(公告)号: | CN111259961A | 公开(公告)日: | 2020-06-09 |
发明(设计)人: | 马磊;傅腾宇;李满春;陈振杰;程亮 | 申请(专利权)人: | 南京大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06N20/00 |
代理公司: | 南京同泽专利事务所(特殊普通合伙) 32245 | 代理人: | 蔡晶晶 |
地址: | 210023 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于主动学习的面向对象分类方法,所述方法提供了一种评估分割对象混合程度的新指标——明确度,能够将分割对象划分为“明确对象”和“不确定对象”。通过评估不确定对象(混合对象)对分类的影响并结合主动学习技术的优势,确定训练样本中20%的明确对象和80%的不确定对象的分配比例,是最佳比例,继而得到一个高效的主动学习采样策略,最终获得稳定优异的训练样本对象集。本发明克服了由于OBIA分割技术的限制,分割结果出现大量混合对象,而导致的分类表现不佳、不稳定的问题。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 主动 学习 面向 对象 分类 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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