[发明专利]半监督式的地貌分类模型训练和地貌图构建方法有效
| 申请号： | 201910821645.4 | 申请日： | 2019-09-02 |
| 公开（公告）号： | CN110728295B | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 李坚强;陈杰;陈壮壮;曾崛 | 申请（专利权）人： | 深圳中科保泰空天技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06K9/62;G06N3/08;G09B29/00 |
| 代理公司： | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 | 代理人： | 刘永康 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙华*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 监督 地貌 分类 模型 训练 构建 方法 | ||
【主权项】：
1.一种半监督式的地貌分类模型训练方法，其特征在于，包括：/n获取人工标注后的地貌样本数据集和对应的标签信息；/n使用所述标签信息和所述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，以得到所述生成式对抗网络输出的目标伪地貌数据；其中，所述目标伪地貌数据为所述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；/n使用所述目标伪地貌数据，对预训练后的地貌分类模型进行训练。/n
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