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申请/专利权人：陕西元翌智能科技有限公司
摘要：一种基于上下文感知的无监督域自适应的高分辨SAR影像农田提取方法，属于SAR影像解译技术领域，通过使用上下文感知训练策略和滑动窗口的伪标签生成方法，并引入域混合增强模块，利用双解码器结构增强模型对远距离上下文特征的提取，同时保留精细的细节特征，解决了模型缺少必要的上下文信息形成远距离依赖关系从而导致泛化性能降低的问题，提升了模型对农田局部信息的提取能力，提高了模型对于农田特征的知识迁移能力和泛化性能，降低了SAR影像原有噪声对训练的影响，并在域差异较大的SAR影像农田提取任务中，仍然具有较好的表现。
主权项：1.一种基于上下文感知的无监督域自适应的高分辨SAR影像农田提取方法，其特征在于，包括：获取尺寸为H×H的大尺寸图像块和尺寸为H2×H2的小尺寸图像块；所述大尺寸图像块和小尺寸图像块均包括源域数据图像块和其对应标签以及目标域数据图像块和其对应标签；采用预设的深度自注意力双解码器网络基于上下文感知训练策略，针对大尺寸图像块和小尺寸图像块使用不同解码器进行训练生成预测结果图Y；采用无监督的自训练方法、预设的域混合增强模块和预测结果图Y对深度自注意力双解码器网络进行在线自训练得到最佳深度自注意力双解码器网络模型；将目标域数据图像块送入最佳深度自注意力双解码器网络模型进行农田提取，得到预测结果图，最后将预测结果图与目标域数据图像块对应标签进行对比，并计算分割指标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西元翌智能科技有限公司 基于上下文感知的无监督域自适应的高分辨SAR影像农田提取方法
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