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申请/专利权人：山东理工大学
摘要：本发明属于深度学习语义分割技术领域，具体涉及一种融合扩散模型与转换器的遥感图像语义分割方法，步骤包括获取卫星图像数据集和盆地地区数据集；构建去噪扩散概率模型；构建视觉变压器ViT；基于多头交叉注意力设计多个融合模块，并采用轻量级的多层感知机结构来设置解码器，获得精细化语义分割网络；对精细化语义分割网络进行训练；通过去噪扩散概率模型获取图像的多尺度语义特征，通过ViT获取图像的粒度特征，最终通过精细化语义分割网络对去噪扩散概率模型输出和ViT输出进行融合。本发明能够利用去噪扩散概率模型架构获得高度精细的多尺度语义特征，并将其用于土地利用与覆盖分类分割，显著提高了土地利用与覆盖分类分割性能。
主权项：1.一种融合扩散模型与转换器的遥感图像语义分割方法，其特征在于包括以下步骤：S1、基于开源数据集，下载高分辨率卫星图像，获得卫星图像数据集，并将卫星图像数据集划分为训练集、验证集和测试集；S2、基于遥感图像，获取盆地地区的土地利用与土地覆盖的数据集，并将盆地地区数据集划分为训练集、验证集和测试集；S3、基于带有渐进式去噪网络的SR3图像生成模型，构建去噪扩散概率模型，用于获取图像的多尺度语义特征；S4、构建包含多头自注意力机制、混合前馈神经网络以及重叠补丁合并的视觉变压器ViT，用于获取图像的粒度特征；S5、基于多头交叉注意力设计多个融合模块，并采用轻量级的多层感知机结构来设置解码器，获得适用于融合去噪扩散概率模型输出与ViT输出的精细化语义分割网络；S6、基于卫星图像数据集的训练集、验证集和盆地地区数据集的训练集、验证集，对精细化语义分割网络进行训练；S7、利用训练好的精细化语义分割网络对卫星图像和遥感图像样本进行处理，生成遥感语义分割结果图，处理过程为，通过去噪扩散概率模型获取图像的多尺度语义特征，通过ViT获取图像的粒度特征，最终通过精细化语义分割网络对去噪扩散概率模型输出和ViT输出进行融合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东理工大学 一种融合扩散模型与转换器的遥感图像语义分割方法
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