[发明专利]多尺度连接深度学习一步相位展开方法在审
| 申请号： | 202110470485.0 | 申请日： | 2021-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN113129294A | 公开（公告）日： | 2021-07-16 |
| 发明（设计）人： | 谢先明;田宪辉 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/46;G06K9/62;G01S13/90;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 | 代理人： | 覃永峰 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多尺度连接深度学习一步相位展开方法，包括创建InSAR模拟数据集；将S1创建好的两种数据放入改进的DeepLabV3+模型中进行训练；将待解缠相位图像放入已训练好的DeepLab V3+模型中得出解缠出的真实相位图像。本发明以DeepLab V3+为骨架，进行优化设计，搭建适用于不同类型干涉图解缠的网络架构，实现从缠绕相位到真实相位的直接映射；多尺度跳跃连接把编码模块中不同尺度的特征图语义信息与解码模块中的特征图高级语义信息有机的结合在一起；极大降低了网络模型参数量，有利于提高网络的相位解缠精度与训练效率。该网络经过训练后，运行速度快且不需要进行任何后处理，实验结果证明此方法具有很好的泛化能力和稳定性，时间效率高，具有重要的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 尺度 连接 深度 学习 一步 相位 展开 方法 | ||
【主权项】：
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