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半监督式的地貌分类模型训练和地貌图构建方法

摘要

本申请实施例适用于人工智能技术领域,公开了一种半监督式的地貌分类模型训练和地貌图构建方法,其中,方法包括:获取人工标注后的地貌样本数据集和对应的标签信息;使用标签信息和人工标注后的地貌样本数据集对生成式对抗网络进行对抗训练,以得到生成式对抗网络输出的目标伪地貌数据;其中,目标伪地貌数据为生成式对抗网络的训练效果达到最优时输出的伪地貌数据;使用目标伪地貌数据,对预训练后的地貌分类模型进行训练;训练完成后再使用地貌分类模型进行地貌图构建。本申请实施例基于生成式对抗网络,使用少量人工标注的数据生成大量的训练数据,从而减少了地貌样本图像的采集时间。

著录项

  • 公开/公告号CN110728295B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 深圳中科保泰空天技术有限公司;

    申请/专利号CN201910821645.4

  • 发明设计人 李坚强;陈杰;陈壮壮;曾崛;

    申请日2019-09-02

  • 分类号G06V10/774;G06K9/62;G06N3/08;G09B29/00;

  • 代理机构深圳中一联合知识产权代理有限公司;

  • 代理人刘永康

  • 地址 518000 广东省深圳市龙华区民治街道北站社区汇隆商务中心2号楼2515

  • 入库时间 2022-08-23 13:43:00

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