北京, 2023年9月26日 — WiMi Hologram Cloud Inc. (納斯達克股票代碼: WIMI)(「WiMi」或「本公司」),一家領先的全球全息增強現實(「AR」)技術供應商,今天宣佈開發出一種高效的深度自監督遙感場景分類技術,該技術以自監督學習無標籤圖像為核心,以減少對標記數據的依賴。它採用創新深度學習架構,通過在線網絡和目標網絡的協同作用,實現遙感場景分類任務的高效解決。
WiMi深度自監督遙感場景分類的關鍵在於在線網絡和目標網絡的協同學習。在自監督學習範式下,深度學習模型首先在無標籤圖像上進行預訓練,以學習有區分性的特徵。這個過程通過跨視圖比較學習從每張圖像生成不同的視圖,這反過來在在線網絡和目標網絡之間傳遞特徵。在線網絡和目標網絡通過最小化跨視圖距離來協作優化整個模型,使模型能夠從無標籤圖像中學習有用的特徵。
除了在線網絡和目標網絡的協同學習之外,該技術還引入了融合分辨率的智能訓練策略,進一步提高了效率。在區分任務期間,該技術使用低分辨率圖像進行訓練,從而允許更大的批量大小,這顯著提高了性能。這種策略利用了高分辨率和低分辨率圖像的優勢,允許模型從大量無標籤數據中受益於大批量和完整圖像大小,以有效學習。
WiMi深度自監督遙感場景分類技術的實施步驟:
首先,通過在無標籤遙感圖像上預訓練構建自監督網絡。在自監督學習範式中,網絡需要從無標籤圖像中學習用於區分不同視圖的圖像的特徵。這個步驟可以使用對比學習方法完成,通過最大化同一圖像的不同視圖之間的相似性並最小化不同圖像之間的相似性。這種方法使網絡能夠學習對後續遙感場景分類任務有用的圖像特徵。
在預訓練階段,在線網絡和目標網絡被構建為兩個獨立的部分。在線網絡負責處理無標籤圖像並學習特徵,而目標網絡負責處理標記圖像以進行特定任務的微調。在線網絡和目標網絡通過跨視圖比較學習進行特徵轉移相互協作。具體而言,通過幾何變換從每張圖像生成不同的視圖,然後將這些視圖傳遞給在線網絡和目標網絡。這個步驟旨在使網絡能夠從無標籤圖像獲得更豐富的特徵。在線網絡和目標網絡的協同學習還涉及最小化跨視圖距離以優化整體模型。在這個步驟中,目標是使在線網絡和目標網絡的特徵表示在不同視圖之間盡可能相似。通過最小化跨視圖距離,網絡可以更好地學習無標籤圖像的表示,從而提高後續遙感場景分類性能。
為進一步提高效率,該技術引入了融合分辨率的智能訓練策略。在區分任務期間,使用低分辨率圖像進行訓練。這具有加快訓練速度的優勢,並且在處理更大批次的圖像時也能維持穩定的性能。通過融合不同分辨率圖像的信息,網絡可以對遙感場景特徵提供更全面的理解,這可以進一步提高分類性能。
在通過自監督學習獲得經過在線網絡訓練後,該技術可以用於實際的遙感場景分類任務。為了適應特定任務,可以在少量標記場景或圖像上進行微調。通過微調,網絡可以更好地適應特定的遙感場景分類任務,並實現更高的分類準確率。
與傳統依賴大量標記數據的深度學習方法相比,WiMi的深度自監督遙感場景分類技術能夠在很少標記場景的情況下實現更高的分類準確率。通過充分利用無標籤數據和自監督學習的潛力,這項技術為遙感圖像分析領域開闢了全新的可能性。這項技術不僅在場景分類任務中取得顯著成果,而且為遙感圖像分析領域帶來新的解決方案,即自監督學習以從無標籤數據中獲取有用特徵,從而減少對標記數據的依賴。
WiMi的深度自監督遙感場景分類技術通過自監督學習從無標籤圖像中提取有區分性的特徵。在線網絡和目標網絡之間的協同學習過程中,跨視圖比較學習實現了跨網絡特徵轉移,最小化跨視圖距離優化確保了更準確場景分類的特徵一致性。同時,融合分辨率的智能訓練策略巧妙地在區分任務中使用低分辨率圖像,有效提高了訓練效率。該技術為在少量標記場景下遙感場景分類問題提供了新的解決方案,並通過充分利用無標籤數據實現顯著的分類性能提升。
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