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申请/专利权人：北京信息科技大学
摘要：本发明涉及一种基于预训练的稀疏标签海上风场融合方法，并且采用以全监督进行预训练，之后以部分监督进行网络微调的训练方式。其特征是使用模式数据和浮标数据制作伪标签来进行全监督预训练，使网络快速收敛，之后再基于仅有的训练标签利用部分监督方式进行网络的微调。最终在不同的GRAPES_1KM模式数据数据集上验证了由于网络模型的订正效果，进一步证明了UD2‑Net网络在数据融合方面的可行性和有效性。
主权项：1.一种基于预训练的稀疏标签海上风场融合方法；并且采用以全监督进行预训练，之后以部分监督进行网络微调的训练方式，其特征在于包括下列步骤：1降低U-Net网络的训练深度，从而减少模型产生的权重数量，使较少的训练标签能够对网络模型的权重更新起到的作用；因此我们将网络的训练深度改为2，并将其命名为UD2-Net网络；2采用全监督的方式去进行网络模型的预训练，使网络模型能够更快的收敛；基于浮标船舶数据和GRAPES_1KM模式数据构造伪标签，以便进行全监督预训练；3UD2-Net模型通过少量站点对整个区域进行订正，即再使用仅有的浮标和船舶数据真值标签采用部分监督对网络模型进行微调。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京信息科技大学 基于预训练的稀疏标签海上风场融合方法
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