[发明专利]一种基于全局-局部对抗学习框架的跨域道路提取方法有效
| 申请号： | 202110004130.2 | 申请日： | 2021-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN112766089B | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 卢晓燕;钟燕飞;郑卓;王俊珏;张良培 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/764;G06V20/40 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全局‑局部对抗学习框架的跨域道路提取方法，该方法具有以下两个显著特点：一是利用一个全局‑局部对抗学习框架用于高分辨率遥感影像跨域道路提取，该框架首先利用生成器生成特征，来混淆判别器，生成器后面紧接着两个分支，一个分支进行道路分割，另一个分支通过全局‑局部对抗学习引导生成器生成域不变特征。第二，全局‑局部对抗学习过程中，使用两个互斥分类器对道路进行识别，两个分类器识别的差异可以反映每一个像素的识别难易程度，从而自适应地对对抗损失进行加权，自动减慢或加速对抗学习的过程。本方法可以明显改善道路缺失现象，对于一些困难的样本也能较好的识别，显著提升道路识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 全局 局部 对抗 学习 框架 道路 提取 方法 | ||
【主权项】：
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