公开(公告)号：CN119251705B

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411786671.5

申请日：2024-12-06

Applicant: 厦门理工学院

Inventor： 许宽 ,  满旺 ,  杜晓凤 ,  聂芹 ,  江雨杉

IPC: G06V20/13 ,  G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明涉及遥感图像道路提取技术领域，本发明提供一种基于知识蒸馏的遥感图像道路提取方法、设备及可读存储介质，其包括构建教师模型和学生模型，教师模型和学生模型的神经网络采用编码器‑解码器架构学习道路特征，学生模型神经网络的层数少于教师模型神经网络的层数，采取中间层进行知识蒸馏，中间层进行知识蒸馏为同构蒸馏，基于目标训练后的模型输出结果。解决传统方法参数量大、计算复杂度高的问题，能够快速精准地完成实时推理，满足实时道路提取的需求。

公开(公告)号：CN119693256A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411819738.0

申请日：2024-12-11

Applicant: 厦门理工学院

Inventor： 满旺 ,  江雨杉 ,  谭占聪 ,  杜晓凤 ,  聂芹

IPC: G06T5/60 ,  G06T5/77 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明设计薄云去除技术领域，本发明提供一种基于Transformer的双重对比感知循环一致性网络的薄云去除方法、设备及可读存储介质，其包括获取数据集，并按预设比例划分为训练集和测试集；构建模型包括构建2个生成器、2个判别器，2个生成器分别用于将薄云图像转换为无云图像和将无云图像转换为薄云图像，2个判别器分别用于判别生成的无云图像的真实性和薄云图像的真实性；基于循环一致性损失、双重对比损失和双重感知损失，生成无云图像；利用模型输出得到去除薄云的遥感图像。借此，利用Transformer的全局信息处理能力，有效捕捉遥感图像中的大尺度或全局特征，弥补了传统CNN难以处理全局信息的不足之处。

公开(公告)号：CN119251705A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411786671.5

申请日：2024-12-06

Applicant: 厦门理工学院

Inventor： 许宽 ,  满旺 ,  杜晓凤 ,  聂芹 ,  江雨杉

IPC: G06V20/13 ,  G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明涉及遥感图像道路提取技术领域，本发明提供一种基于知识蒸馏的遥感图像道路提取方法、设备及可读存储介质，其包括构建教师模型和学生模型，教师模型和学生模型的神经网络采用编码器‑解码器架构学习道路特征，学生模型神经网络的层数少于教师模型神经网络的层数，采取中间层进行知识蒸馏，中间层进行知识蒸馏为同构蒸馏，基于目标训练后的模型输出结果。解决传统方法参数量大、计算复杂度高的问题，能够快速精准地完成实时推理，满足实时道路提取的需求。