摘要
本发明公开了一种半监督山体滑坡图像语义分割方法及系统,属于深度学习技术领域,当伪标签的置信度小于置信度阈值时,将有标记样本图像信息通过参与剪贴和粘贴过程注入置信度小于置信度阈值的无标记样本;构造有标记样本的语义相似性图,通过确定语义相似性感知图对有标记样本的预测结果进行加权扩散,确定高置信度区域掩码;并通过从语义相似性图中随机采样多个锚点,生成各锚点对应位置的形状掩码,将各锚点的形状特征注入置信度大于等于置信度阈值的无标记样本;通过更新无标记样本生成混合样本,作为训练集,对分割模型进行训练。该方法能够有效提高半监督山体滑坡图像语义分割结果的准确度。
技术关键词
图像语义分割方法
样本
标记
置信度阈值
标签
特征提取网络
编码器
多阶段特征
矩阵
混合模块
锚点
训练集
深度学习技术
数据获取模块
轮廓
像素
系统为您推荐了相关专利信息
图像识别方法
电力系统二次回路
残差神经网络
端子排
高维特征向量
转移概率矩阵
图像聚类方法
图像聚类技术
样本
点分配
分布特征
流域水文模型
许可
数字高程数据
土地利用数据
放射性气溶胶
实时监测方法
多模态
融合特征
置信度阈值
遥感图像分类
多模态
遥感图像数据
合成孔径雷达图像
非暂态计算机可读存储介质