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基于软硬协作决策的半监督珊瑚礁底质分类方法
1
作者
于俊
陈辉
+6 位作者
朱大明
程亮
段志鑫
庄启智
楚森森
杨伟
杜思雨
《海洋学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期154-164,共11页
珊瑚礁底质分类对海洋资源开发和海洋生态环境保护起到至关重要的作用。目前,深度学习语义分割方法在遥感图像分类领域应用广泛,但在底质分类方面的研究较少。由于基于全监督深度学习的方法中逐像素标注标签的成本较高,不适用于大规模...
珊瑚礁底质分类对海洋资源开发和海洋生态环境保护起到至关重要的作用。目前,深度学习语义分割方法在遥感图像分类领域应用广泛,但在底质分类方面的研究较少。由于基于全监督深度学习的方法中逐像素标注标签的成本较高,不适用于大规模、高频次的底质分类工作,基于半监督的深度学习方法能够有效利用已标注标签为无标签数据产生伪标签,从而有效降低人工成本,然而现有半监督方法的性能易受伪标签噪声的干扰。针对以上问题,本文提出了一种基于软硬协作决策的半监督底质分类方法。首先,利用多模型联合决策生成高质量的伪标签;然后,提出了一种能够顾及伪标签像素置信度的损失函数来指导模型进行训练;最后,采用软硬协作的决策方式得到精确的底质分类结果。在美属维尔京群岛圣克罗伊岛北部的巴克岛礁和夏威夷群岛的中途岛东南约400km处的珍珠与爱马仕环礁的浅层底栖生物栖息地地图数据集上评估了本文方法的精度,实验结果表明,本文提出的方法与全监督学习方法精度相当,比主流的语义分割方法精度平均高3.08%,能够有效服务于珊瑚礁底质调查工作。
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关键词
珊瑚礁底质分类
软硬协作
语义分割
半监督学习
全监督学习
遥感
珊瑚礁
卷积神经网络
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职称材料
题名
基于软硬协作决策的半监督珊瑚礁底质分类方法
1
作者
于俊
陈辉
朱大明
程亮
段志鑫
庄启智
楚森森
杨伟
杜思雨
机构
昆明理工大学国土资源工程学院
南京大学地理与海洋科学学院
出处
《海洋学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期154-164,共11页
基金
国家自然科学基金(42001401)。
文摘
珊瑚礁底质分类对海洋资源开发和海洋生态环境保护起到至关重要的作用。目前,深度学习语义分割方法在遥感图像分类领域应用广泛,但在底质分类方面的研究较少。由于基于全监督深度学习的方法中逐像素标注标签的成本较高,不适用于大规模、高频次的底质分类工作,基于半监督的深度学习方法能够有效利用已标注标签为无标签数据产生伪标签,从而有效降低人工成本,然而现有半监督方法的性能易受伪标签噪声的干扰。针对以上问题,本文提出了一种基于软硬协作决策的半监督底质分类方法。首先,利用多模型联合决策生成高质量的伪标签;然后,提出了一种能够顾及伪标签像素置信度的损失函数来指导模型进行训练;最后,采用软硬协作的决策方式得到精确的底质分类结果。在美属维尔京群岛圣克罗伊岛北部的巴克岛礁和夏威夷群岛的中途岛东南约400km处的珍珠与爱马仕环礁的浅层底栖生物栖息地地图数据集上评估了本文方法的精度,实验结果表明,本文提出的方法与全监督学习方法精度相当,比主流的语义分割方法精度平均高3.08%,能够有效服务于珊瑚礁底质调查工作。
关键词
珊瑚礁底质分类
软硬协作
语义分割
半监督学习
全监督学习
遥感
珊瑚礁
卷积神经网络
Keywords
seabed substrate classification
soft and hard collaboration
semantic segmentation
semi-supervised learning
fully supervised learning
remote sensing
coral reefs
convolutional neural networks
分类号
P737.22 [天文地球—海洋地质]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于软硬协作决策的半监督珊瑚礁底质分类方法
于俊
陈辉
朱大明
程亮
段志鑫
庄启智
楚森森
杨伟
杜思雨
《海洋学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
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