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超体素约束下的主动再学习LiDAR点云分类框架
文献摘要：
针对点云分类的监督方法需要大量的训练样本、人工标注成本高的问题,本文提出了一种超体素约束下的主动再学习点云分类方法.首先,对点云进行特征提取;然后,通过超体素约束下的主动学习方法选择训练样本并进行人工标注;最后,利用再学习方法进行后处理,通过迭代计算类别统计特征不断优化分类结果.试验结果表明,相比于使用全部训练样本,超体素约束的主动学习方法可以在不足全部样本6％的情况下,达相同的分类精度,从而大幅度减少了人工标注成本,且经过再学习算法后进一步提高了分类精度.
文献关键词：
点云分类;超体素;主动学习;再学习
中图分类号：
作者姓名：
谭玉慧;刘欣怡;张永军
作者机构：
武汉大学遥感信息工程学院,湖北 武汉430079
文献出处：
引用格式：
[1]谭玉慧;刘欣怡;张永军-.超体素约束下的主动再学习LiDAR点云分类框架)[J].测绘通报,2022(05):79-83,100
A类：
B类：
超体素,再学习,LiDAR,点云分类,分类框架,监督方法,训练样本,分类方法,主动学习,方法选择,迭代计算,统计特征,分类精度
AB值：
0.225961
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