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申请/专利权人：北京市遥感信息研究所
申请日：2024-03-19
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118297991A
主分类号：G06T7/33
分类号：G06T7/33;G06N3/0499;G06N3/0895;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了一种遥感图像配准模型训练方法及训练系统，属于图像配准技术领域。主要基于无监督和弱监督的混合训练方法分别对遥感配准模型中的特征提取网络以及稀疏匹配网络进行训练。本发明中训练方法可充分利用无标签数据或仅包含位姿信息的弱标签数据，降低对训练数据的要求，有效提升遥感图像配准模型的性能及泛化性。
主权项：1.一种遥感图像配准模型训练方法，其特征在于，所述遥感图像配准模型包括第一特征提取网络和稀疏匹配网络，其中，所述第一特征提取网络的训练过程包括：获取遥感图像的第一图像集和第二图像集，并构建第二特征提取网络；将第一图像集输入至第一特征提取网络，第二图像集输入至第二特征提取网络进行特征提取，根据提取的特征按如下损失函数更新第一特征提取网络参数： 式中，表示第一数据集中第k个特征，表示第二数据集第i个特征；以及根据第一特征提取网络的参数利用指数滑动平均更新第二特征提取网络的参数：所述稀疏匹配网络的训练过程包括：获取遥感图像对，利用第一特征提取网络提取特征后，由稀疏匹配网络进行匹配得到匹配结果；并根据匹配结果按如下损失函数对稀疏匹配网络进行更新； 式中，表示遥感图像Il中的像素位置，表示遥感图像Ir中的像素位置，表示像素与遥感图像Ir中对应像素位置的连线。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京市遥感信息研究所 一种遥感图像配准模型训练方法及训练系统
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