典型目标遥感影像真实性鉴别解决方案
图像与视频处理
2024-05-07 v1
摘要
本文提出了一种基于伪标签弱监督训练的基础RGB单模态模型，该模型在多场景典型目标遥感影像下实现了高精度的真实性鉴别。由于掩膜生成的不精确性，我们将任务划分为两个子任务：生成伪掩膜和基于生成的掩膜微调模型。在生成伪掩膜阶段，我们使用MM-Fusion作为基础模型，为飞机和舰船等大型目标生成掩膜。通过对汽车等小目标的掩膜进行人工校准，获得了高精度的伪掩膜。对于基于生成掩膜微调模型的任务，我们使用WSCL模型作为基础模型。值得注意的是，由于生成的伪掩膜与真实掩膜之间存在差异，我们舍弃了WSCL中的SRM和Noiseprint++等图像特征提取器，并选择未缩放的原始图像单独进行训练，这极大地保证了图像与原始标签之间的匹配。最终训练得到的模型在测试集上取得了90.7702的分数。
引用
@article{arxiv.2405.02362,
title = {Solution for Authenticity Identification of Typical Target Remote Sensing Images},
author = {Yipeng Lin and Xinger Li and Yang Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.02362},
year = {2024}
}