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发明专利
已授权
一种结合CNN和Transformer的渐进式学习梯度的弱监督云检测方法
📄 申请号:CN202310764234.2
📄 发布日:2026/08/20
著录项目信息
申请日
2023-06-25
公开号
CN116740584A
公开日
2023-09-12
申请人
安徽大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06V20_13
IPC 分类号
G06V20_13
,
G06V10_82
,
G06N3_0464
,
G06N3_0895
,
技术画像
所属领域
图像识别
图像识别
弱监督学习
遥感图像处理
应用场景
遥感图像处理, 气象监测, 卫星影像分析, 环境监测, 地理信息系统
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摘要
本发明涉及一种结合CNN和Transformer的渐进式学习梯度的弱监督云检测方法,所述方法包括以下步骤:结合CNN和Transformer的渐进式学习梯度的弱监督云检测准备工作、构建与训练结合CNN和Transformer的渐进式学习梯度的弱监督云检测模型、对结合CNN和Transformer的渐进式学习梯度的弱监督云检测模型测试和求解。与现有技术相比,通过构建结合CNN和Transformer的渐进式学习梯度的两阶段云检测网络,通过显式地引入梯度信息,使云检测网络学习到云和类云地物在梯度上的差别,从而解决云和类云地物的错分和误判问题。同时,通过构建具有主动学习策略的弱监督结构,使用最小化的具有代表性的数据标签实现准确的云检测。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
水龙头的方便控水座
当前第 / 件
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未申报
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