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Skoltech方法帮助训练有限数据下的计算机视觉算法
斯科尔科沃科技学院的研究人员发现了一种方法，可以帮助计算机视觉算法更准确地处理地球卫星图像，即使是在训练数据非常有限的情况下。
图片来源:何塞·路易斯·斯蒂芬/盖蒂图片社
俄罗斯斯科尔科沃科技学院(Skoltech)的研究人员开发了一种技术，可以帮助计算机视觉算法更准确地处理地球卫星图像，即使是在有限的数据上训练。
Skoltech的Ivan Oseledets和他的同事为多光谱卫星图像制定了MixChannel图像增强方法，其基础是用不同时间同一区域图像的波段替换原始图像的波段。
该团队在俄罗斯阿尔汉格尔斯克地区的6张Sentinel-2卫星森林图像上训练了卷积神经网络。
尽管只有6张图像进行训练，但在使用3个神经网络进行测试时，MixChannel技术的表现优于最先进的解决方案，而且它可以与其他增强方法集成以获得额外的训练数据。
斯科尔科沃科技学院(俄罗斯)(07/15/21)
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