本發(fā)明公開了一種面向衛(wèi)星在軌應(yīng)用的遙感影像文本智能描述方法,包括以下步驟:S100、數(shù)據(jù)縮放裁剪:獲取用于測試的遙感圖像,并對(duì)遙感圖像進(jìn)行縮放裁剪;S200、輸入Encoder模型處理:導(dǎo)入訓(xùn)練好的模型參數(shù),重用模型以保證其有效性,經(jīng)過多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后輸出特征圖;S300、輸入Decoder模型處理:在基于LSTM模型的Decoder模型中,通過LSTM模型實(shí)現(xiàn)圖像的特征映射和詞嵌入;S400、生成文本描述:在注意力機(jī)制及強(qiáng)化學(xué)習(xí)中自臨界序列訓(xùn)練法的約束下生成遙感圖像語義文本描述結(jié)果;S500、輸出遙感圖像文本描述結(jié)果。本發(fā)明引入殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、兩層LSTM模型、自下而上和自上而下相結(jié)合的注意力機(jī)制及強(qiáng)化學(xué)習(xí)中自臨界序列訓(xùn)練方法,針對(duì)遙感圖像可迅速準(zhǔn)確生成文本語義描述。
聲明:
“面向衛(wèi)星在軌應(yīng)用的遙感影像文本智能描述方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請(qǐng)聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)