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龍圖騰網(wǎng)恭喜中科星圖數(shù)字地球合肥有限公司申請(qǐng)的專利一種輕量級(jí)語(yǔ)義分割模型遙感樣本優(yōu)化方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119399581B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510003459.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)一種輕量級(jí)語(yǔ)義分割模型遙感樣本優(yōu)化方法是由范猛;劉繼東;孫嗣文;何鈺;張健;閆芳;王樂;豐得闖設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-02向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種輕量級(jí)語(yǔ)義分割模型遙感樣本優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種輕量級(jí)語(yǔ)義分割模型遙感樣本優(yōu)化方法，包括以下步驟：S1，在互聯(lián)網(wǎng)中收集公開的遙感語(yǔ)義分割樣本數(shù)據(jù)，依次對(duì)樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)、構(gòu)建輕量級(jí)的語(yǔ)義分割FCT網(wǎng)絡(luò)模型、構(gòu)建Beta混合模型、建立標(biāo)簽糾偏精化模型并對(duì)樣本進(jìn)行優(yōu)化；S2，將步驟S1選出的高質(zhì)量樣本放入樣本數(shù)據(jù)庫(kù)中，根據(jù)增量學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)樣本的要求進(jìn)一步對(duì)樣本進(jìn)行篩選和處理；S3，利用步驟S2篩選出的數(shù)據(jù)集在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行續(xù)訓(xùn)練。本發(fā)明不僅可以在存在大量樣本情況下完成對(duì)模型的快速訓(xùn)練，還同時(shí)實(shí)現(xiàn)了對(duì)樣本進(jìn)行糾偏和精化以及去除冗余樣本的目的，在減少訓(xùn)練資源消耗的同時(shí)不會(huì)降低模型的精度。

本發(fā)明授權(quán)一種輕量級(jí)語(yǔ)義分割模型遙感樣本優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種輕量級(jí)語(yǔ)義分割模型遙感樣本優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：S1，在互聯(lián)網(wǎng)中收集公開的遙感影像及其對(duì)應(yīng)的分類標(biāo)簽組成語(yǔ)義分割的樣本數(shù)據(jù)，依次對(duì)樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)、構(gòu)建輕量級(jí)的語(yǔ)義分割FCT網(wǎng)絡(luò)模型、構(gòu)建Beta混合模型、建立標(biāo)簽糾偏精化模型；具體地，S11，收集遙感影像及其對(duì)應(yīng)的分類標(biāo)簽組成語(yǔ)義分割的樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)入到數(shù)據(jù)增強(qiáng)模塊，數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式具體包括隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、隨機(jī)縮放、隨機(jī)裁剪、水平翻轉(zhuǎn)、隨機(jī)擦除、圖像混合以及顏色抖動(dòng)；S12，構(gòu)建輕量級(jí)的語(yǔ)義分割FCT網(wǎng)絡(luò)模型，利用現(xiàn)有樣本即步驟S1中收集的樣本數(shù)據(jù)，對(duì)FCT網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練；S13，針對(duì)所有樣本，包括影像和其對(duì)應(yīng)標(biāo)簽中的遙感影像，利用預(yù)訓(xùn)練模型輸出網(wǎng)絡(luò)最后一層的概率圖，之后分別計(jì)算其LNscore和RCscore兩個(gè)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)分?jǐn)?shù)值，利用Beta混合模型對(duì)兩個(gè)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)分?jǐn)?shù)結(jié)果進(jìn)行建模，在圖像級(jí)層面上將所有樣本劃分為干凈樣本和噪聲樣本兩部分；LNscore定義為在t時(shí)刻中，損失梯度的期望范數(shù): ；其中，x表示樣本中的影像數(shù)據(jù)，y表示樣本中的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，Wt是在時(shí)間t時(shí)刻的模型參數(shù)，是模型對(duì)第k個(gè)類別的預(yù)測(cè)概率，K是表示類別的數(shù)量，yk是真實(shí)標(biāo)簽的one-hot編碼，是第k個(gè)類別的logit梯度，表示計(jì)算L2范數(shù)的平方，E表示計(jì)算數(shù)學(xué)期望值，表示累加，表示計(jì)算的t時(shí)刻的LNscore值；RCscore分?jǐn)?shù)定義為預(yù)測(cè)概率向量與真實(shí)標(biāo)簽向量之間的L2范數(shù)的平方的期望值；對(duì)于一個(gè)訓(xùn)練樣本x,y，其RCscore表示為： ；其中，x表示樣本中的影像數(shù)據(jù)，y表示樣本中的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，Wt是在時(shí)間t時(shí)刻的模型參數(shù)，是模型對(duì)輸入x影像數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)輸出，是真實(shí)標(biāo)簽的one-hot編碼，表示L2范數(shù)的平方，計(jì)算的是預(yù)測(cè)輸出和真實(shí)標(biāo)簽之間的平方誤差，表示t時(shí)刻的預(yù)測(cè)標(biāo)簽和真實(shí)標(biāo)簽L2范數(shù)平方的數(shù)學(xué)期望值，表示計(jì)算的t時(shí)刻的RCscore值；S14，基于步驟S13的方法，選擇出干凈樣本建立標(biāo)簽糾偏精化模型并對(duì)樣本進(jìn)行優(yōu)化；S2，將步驟S1選出的經(jīng)過糾偏和精化后的樣本放入到樣本數(shù)據(jù)庫(kù)中，同時(shí)將早期訓(xùn)練的預(yù)訓(xùn)練模型即步驟S12中對(duì)FCT網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練后得到的模型，存入到模型數(shù)據(jù)庫(kù)中，根據(jù)增量學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)樣本的要求進(jìn)一步對(duì)樣本進(jìn)行篩選和處理；S3，利用步驟S2篩選出的數(shù)據(jù)集在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行續(xù)訓(xùn)練。

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