一种基于对抗学习的仿真遥感图像生成方法 |
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引用本文: | 马征,褚钧正,武鹏飞.一种基于对抗学习的仿真遥感图像生成方法[J].计算机工程与科学,2023(3):489-494. |
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作者姓名: | 马征 褚钧正 武鹏飞 |
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作者单位: | 1. 中国人民解放军91245部队;2. 南开大学统计与数据科学学院;3. 北京仿真中心航天系统仿真重点实验室 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(62001252);;国防科技重点实验室基金(61420020401); |
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摘 要: | 遥感图像数据标注耗时、成本高且需要专家知识,使得有标签的遥感数据难于获得,因此亟需生成有标签遥感数据的有效方法。由计算机视觉领域用于风格迁移的循环一致生成对抗网络出发,提出了一种基于深度学习,利用循环一致生成对抗网络生成新数据集的仿真遥感图像转换方法。将源数据与生成数据视为源域与目标域,遥感图像转换可视为仿真遥感数据集的风格迁移。生成的数据集可进一步用于分类、语义分割和域适应等适用于遥感图像的常见任务。实验结果表明该方法可有效生成风格迁移的仿真遥感数据。
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关 键 词: | 仿真遥感 风格迁移 循环一致生成对抗网络 域适应 |
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