科创中国
基于跨模态对比生成样本的深度学习模型及适配区预测方法研究
发布时间:
2021-11-22
来源:
科技服务团
截止日期:2021-11-22
价格 双方协商
地区： 贵州省 贵阳市 观山湖区
需求方： 贵阳***公司
行业领域
新一代信息技术产业,信息传输、软件和信息技术服务业
需求背景
可用于匹配的景象特征形态差异较大、准确遴选难度大，存在遍历统计运算量大、适配区选择预处理耗时长的难题，需快速选取适配区
需解决的主要技术难题
针对可用于匹配的景象特征形态差异较大、准确遴选难度大，对特征进行遍历统计运算量大、适配区选择预处理耗时长的难题，研究跨模态图像匹配深度学习模型及训练方法，提取跨模态图像间的稳定共性特征；研究无监督学习方法，对跨模态训练得到的CNN高维图像特征进行降维处理与分析，优化特征的独特性，减少重复性；研究基于CNN优化特征描述的适配区预测和适配性权值图生成方法；研究利用快速正交分解和多尺度窗口滤波方法实现适配区快速选取。
期望实现的主要技术目标
可提取跨模态图像间的稳定共性特征；适配区选取拒真和认伪概率均不大于10%；处理时间：Intel(R)Core(TM)i5，RAM 8GB运行环境100km*100km（5m分辨率）处理时间不超过***。
处理进度
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提交需求2021-11-22 10:58:10
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确认需求2021-11-22 11:06:39
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需求服务2021-11-22 11:06:39
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需求签约
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需求完成
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