基于Pix2pix網(wǎng)絡(luò)的遙感影像樣本擴(kuò)增方法

摘要： 基于深度學(xué)習(xí)的遙感影像土地分類應(yīng)用需要海量的數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練樣本，影像標(biāo)簽數(shù)據(jù)集常因數(shù)量少而難以滿足訓(xùn)練要求，利用現(xiàn)有樣本進(jìn)行擴(kuò)增是一種有效的技術(shù)手段。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)擴(kuò)增技術(shù)僅改變影像顏色、清晰度等，且擴(kuò)增數(shù)量有一定上限，為了自動化大幅擴(kuò)增更具多樣性的樣本，研究設(shè)計(jì)了一種基于Pix2pix網(wǎng)絡(luò)的遙感影像樣本擴(kuò)增方法。利用Pix2pix網(wǎng)絡(luò)生成器根據(jù)無人機(jī)和谷歌影像標(biāo)簽生成虛擬影像，判... （共8頁）