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REMOTE SENSING IMAGE SEMANTIC SEGMENTATION METHOD BASED ON CONTRASTIVE SELF-SUPERVISED LEARNING

有效
基本信息
申请号AU2021103625申请日2021-06-25
授权公告号AU2021103625A4授权公告日2021-08-19
优先权号
专利优先权是指专利申请人就其发明创造第一次提出专利申请后,在法定期限内,又在中国以相同主题的发明创造提出专利申请的,根据有关法律规定,其在后申请以第一次专利申请的日期作为其优先权日,专利申请人依法享有的这种权利,就是优先权。
专利优先权的目的在于,避免在优先权日与实际申请日之间公开的技术内容影响本申请的新颖性和创造性。
CN202110285256优先权日
专利优先权是指专利申请人就其发明创造第一次提出专利申请后,在法定期限内,又在中国以相同主题的发明创造提出专利申请的,根据有关法律规定,其在后申请以第一次专利申请的日期作为其优先权日,专利申请人依法享有的这种权利,就是优先权。
专利优先权的目的在于,避免在优先权日与实际申请日之间公开的技术内容影响本申请的新颖性和创造性。
2021-03-17
分类号
G06K9/00
G 物理
G06 计算;推算;计数
G06K 数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理(印刷本身入B41J)
G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置(用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K11/00;语音识别入G10L15/00)〔1,7〕
G06K9/62
G 物理
G06 计算;推算;计数
G06K 数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理(印刷本身入B41J)
G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置(用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K11/00;语音识别入G10L15/00)〔1,7〕
G06K9/62 ·应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕
申请人信息
申请(专利权)人
Central South University
Chongqing Geomatics and Remote Sensing Center
发明人Li Haifeng;Li Yi;Li Penglong;Zhang Zelie;Hu Yan;Xiao He;Tao Chao;Ding Yi;Ma Zezhong
地址-邮编-
代理人信息
代理机构
专利代理机构是经省专利管理局审核,国家知识产权局批准设立,可以接受委托人的委托,在委托权限范围内以委托人的名义办理专利申请或其他专利事务的服务机构。
Brealant Limited代理人
专利代理师是代理他人进行专利申请和办理其他专利事务,取得一定资格的人。
Brealant Limited
摘要
ABSTRACT A remote sensing image semantic segmentation method based on self-supervised comparative learning is provided and includes: building a semantic segmentation network model; pre-training an encoder of the semantic segmentation network model by using unlabeled data; performing a supervised semantic segmentation training on labeled samples to obtain a trained network model after the pre-training; performing a semantic segmentation on a remote sensing image by using the trained network model after the supervised semantic segmentation training; and performing a contrastive learning by using a method of combining global style contrast and local matching contrast in a process of the pre-training. The invention applies contrastive self supervised learning to remote sensing semantic segmentation dataset, proposes a framework of global style and local matching contrastive learning, and forms a remote sensing image semantic segmentation method based on contrastive self-supervised learning, which makes the semantic segmentation method have a wide application range and better segmentation effect. 21005ZCM-AUP2 Building a DeepLab V3+ network model Pre-training an encoder of the DeepLab V3+ network model by using unlabeled data Performing a supervised semantic segmentation training on labeled samples to obtain a trained network model after the pre-training Performing a semantic segmentation on a remote sensing image by using the trained network model after the supervised semantic segmentation training FIG. 1 Contrast of matched local region patch patch2 Select local feature t g() 1 ~ Center style correspondence _ Contrast of global style Maximize agreement Maximize agreement S g(•) (•(x t - --- - - avg avg Select local feature * patch1 patch2 FIG. 2 1 21005ZCM-AUP2
法律状态
 
截止目前暂无法律状态信息
权利要求
权利要求书是申请文件最核心的部分,是申请人向国家申请保护他的发明创造及划定保护范围的文件。
 
截止目前暂无权利要求信息
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