Abstract-Den rikliga rumsliga och kontextuella information som tillhandahålls av den avancerade fjärranalystekniken har underlättat efterföljande automatisk tolkning av de optiska fjärranalysbilderna (RSI). I detta dokument föreslås en ny och effektiv ram för upptäckt av geospatiala objekt genom att man kombinerar det svagt övervakade lärandet (WSL) och högnivåinlärningen. För det första används djup Boltzmann maskin för att härleda den rumsliga och strukturella information som kodas i låg- och medelnivå funktioner för att effektivt beskriva objekt i optiska RSI. Därefter presenteras en ny WSL-strategi för objektdetektering där träningsseten endast kräver binära etiketter som anger om en bild innehåller målobjektet eller inte. Baserat på de inlärda high-level-funktionerna integrerar den gemensamt saliency, intraclass compactness och interclass separability i ett Bayesianskt ramverk för att initiera en uppsättning utbildningsexempel från svagt märkta bilder och börja iterativ inlärning av objektdetektorn. Ett nytt utvärderingskriterium utvecklas också för att upptäcka modelldrift och upphöra med det iterativa lärandet. Omfattande experiment på tre optiska RSI-datamängder har visat hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är vid benchmarking med flera moderna metoder för att upptäcka objekt som övervakas och lärs. Index Terms-bayesian ram, djup Boltzmann maskin (DBM), objektdetektion, svagt övervakad lärande (WSL).
Han och Al. REF föreslog en svagt övervakad inlärningsram baserad på Bayesianska principer och en oövervakad funktionsinlärningsmetod via djupa Boltzmann-maskiner (DBM) för att bygga en funktionsrepresentation på hög nivå för olika geospatiala objekt.
Object Detection in Optical Remote Sensing Images Based on Weakly Supervised Learning and High-Level Feature Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}