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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种遥感图像语义分割风格不平衡数据集的最远点采样方法，其通过构建每幅图像的RGB空间概率分布来区分不同图像的风格，并计算两两样本RGB空间概率分布之间的距离来度量风格的相似性，并以此构建距离矩阵，最后采用最远点采样算法对数据集进行采样，旨在从大规模数据集中选出规模较小且风格平衡多样具有代表性的数据子集，从而减小数据集规模和训练深度模型的计算资源消耗的同时提升模型的鲁棒性及泛化能力。在面临遥感影像大规模冗余数据集和计算资源限制场景下，使用本发明方法进行数据集采样，对于提升模型的泛化能力是有效的。
主权项：1.一种遥感图像语义分割风格不平衡数据集的最远点采样方法，包括如下步骤：1获取原始冗余且风格不平衡的遥感影像数据集，对于该数据集中的图像样本，通过计算其RGB颜色空间分布用以表示样本的风格；2对图像样本的RGB颜色空间分布进行高斯平滑处理并将其转换为空间概率分布；3计算数据集中两两样本空间概率分布之间的距离，构建距离矩阵，用以量化样本间风格的差异；4根据所述距离矩阵利用最远点采样算法对数据集中的图像样本进行采样，得到较小规模且风格平衡的数据子集用以进行下游模型训练任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 遥感图像语义分割风格不平衡数据集的最远点采样方法
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