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公开(公告)号：CN111126282A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911352556.6
申请日：2019-12-25
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变分自注意力强化学习的遥感图像内容描述方法，属于计算机视觉和自然语言处理的交叉领域；包括：使用遥感图像分类数据集，预训练融合变分自编码器的卷积神经网络；使用预训练的卷积神经网络提取遥感图像的空间特征和语义特征；使用自注意力使空间特征融合上下文信息；使用遥感图像内容描述数据集，使用Transformer解码空间特征和语义特征，融合特征，输出遥感图像内容的文本描述；使用强化学习提升文本描述质量。本发明利用遥感图像分类数据集，融合变分自编码器进行卷积神经网络预训练，使用自注意力机制，特征融合，强化学习，优化了遥感图像内容描述文本的质量。
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公开(公告)号：CN110363068A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910450597.2
申请日：2019-05-28
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度循环生成式对抗网络的高分辨行人图像生成方法，解决由监控设备拍摄到的行人图像分辨率存在差异的问题。其实现方案是：提出基于多尺度循环生成式对抗网络的高分辨行人图像生成模型，采用多尺度生成网络模型将低分辨率行人图像转换为高分辨行人图像，该模型生成器分为两个子生成网络：全局生成网络和局部增强网络；其次采用循环生成式对抗网络技术通过对抗学习的方法来训练多尺度生成器，目的是解决生成高分辨图像失真问题以及还原行人图像的背景信息；针对网络模型复杂度高和参数多的问题，使用多阶段学习方法来训练多尺度循环生成式对抗网络高分辨行人图像生成模型，实现网络性能的稳步提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110210405A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910480613.2
申请日：2019-06-04
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于目标追踪的行人搜索样本扩充方法，用目标追踪网络扩充行人搜索网络样本集，通过强化学习决策对行人搜索网络进行优化更新。本发明将行人搜索网络和目标追踪网络相结合，由于行人搜索网络的性质，在进行目标追踪的时候会对丢失的目标进行再搜索，提高目标追踪的效率，这样可以使得目标追踪网络与行人搜索网络相互促进，形成一个良性循环。
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公开(公告)号：CN110363068B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN201910450597.2
申请日：2019-05-28
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/044
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度循环生成式对抗网络的高分辨行人图像生成方法，解决由监控设备拍摄到的行人图像分辨率存在差异的问题。其实现方案是：提出基于多尺度循环生成式对抗网络的高分辨行人图像生成模型，采用多尺度生成网络模型将低分辨率行人图像转换为高分辨行人图像，该模型生成器分为两个子生成网络：全局生成网络和局部增强网络；其次采用循环生成式对抗网络技术通过对抗学习的方法来训练多尺度生成器，目的是解决生成高分辨图像失真问题以及还原行人图像的背景信息；针对网络模型复杂度高和参数多的问题，使用多阶段学习方法来训练多尺度循环生成式对抗网络高分辨行人图像生成模型，实现网络性能的稳步提升。
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公开(公告)号：CN111080645B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN201911098928.7
申请日：2019-11-12
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于生成式对抗网络的遥感图像半监督语义分割方法，通过搭建初始生成式对抗分割网络，构建训练数据集，根据训练数据集训练所述初始生成式对抗分割网络，得到优化生成式对抗分割网络，将待测图像输入所述优化生成式对抗分割网络进行语义分割，以提取不同尺度的特征，融合局部和全局特征，用生成对抗网络指导没有标签的数据进行语义分割，从而进行半监督语义分割，提高语义分割的精度。
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公开(公告)号：CN111080645A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911098928.7
申请日：2019-11-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成式对抗网络的遥感图像半监督语义分割方法，通过搭建初始生成式对抗分割网络，构建训练数据集，根据训练数据集训练所述初始生成式对抗分割网络，得到优化生成式对抗分割网络，将待测图像输入所述优化生成式对抗分割网络进行语义分割，以提取不同尺度的特征，融合局部和全局特征，用生成对抗网络指导没有标签的数据进行语义分割，从而进行半监督语义分割，提高语义分割的精度。
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