[发明专利]一种基于深度学习的DSM局部缺失修复方法在审
| 申请号： | 202010777844.2 | 申请日： | 2020-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN111986107A | 公开（公告）日： | 2020-11-24 |
| 发明（设计）人： | 金飞;刘智;官恺;韩佳容;芮杰;王淑香;林雨准;谢功健 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/50;G06N3/04 |
| 代理公司： | 郑州睿信知识产权代理有限公司 41119 | 代理人： | 吴敏 |
| 地址： | 450001 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的DSM局部缺失修复方法，属于DSM数据处理技术领域。本发明构建包含有特征提取模块、通道融合模块和分辨率恢复模块的修复模型，其中特征提取模块采用部分卷积进行特征提取，使卷积核的形状可以根据掩膜形状任意改变，增强不规则缺失边缘特征的提取能力；通道融合模块通过在通道和空间两个维度增加特征权重，选取重要的特征进行修复；分辨率恢复模块通过上采样和部分卷积的方式恢复特征图的分辨率。通过上述修复模型本发明不仅修复精度整体更高，同时在缺失比例变化上具有更好的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 dsm 局部 缺失 修复 方法 | ||
【主权项】：
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