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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：一种基于深度学习的U‑SegFormer石油溢油检测方法，包括步骤：步骤1：数据准备：使用遥感卫星所采集的溢油图像作为实验数据，并对溢油图像数据根据溢油级别进行人工标注；并制作成数据集，将数据集按照一定比例分割为训练集、验证集和测试集；步骤2：搭建模型：U‑Segformer模型的网络架构可以分为编码器、瓶颈层和解码器三个主要部分；步骤3：训练模型：使用公开数据集和步骤1中溢油图像数据集的训练集、验证集对U‑SegFormer模型进行预训练和微调，得到分割模型Y；步骤4：分割后处理，使用步骤1中溢油图像数据集的测试集测试模型，得到初始分割结果，然后进行后处理，得到最终的分割结果。本发明能够有效保留和利用高分辨率的空间信息，能够更好地保留和分割细节。
主权项：1.一种基于深度学习的U-SegFormer石油溢油检测方法，其特征在于：包括步骤：步骤1：数据准备：使用遥感卫星采集的溢油图像作为实验数据，并对溢油图像数据根据溢油级别进行人工标注，并制作成数据集；将数据集按照一定比例分割为训练集、验证集和测试集，确保训练集、验证集和测试集中包含相同比例的不同溢油级别的图像，以保证模型的泛化能力；步骤2：搭建模型：U-Segformer模型的网络架构可以分为编码器、瓶颈层和解码器三个主要部分；输入大小为H×W×1的图片进入编码器，H表示图像高度，W表示图像宽度，1表示图像通道数；编码器通过三个阶段逐步处理输入图像，并输出三个不同分辨率的特征图，最低分辨率的特征图进入瓶颈层，瓶颈层进一步提取全局特征，输出处理后的特征图进入解码器，解码器经过三个阶段最终输出生成最终分割结果；步骤3：训练模型：使用公开数据集和步骤1中溢油图像数据集的训练集、验证集对U-SegFormer模型进行预训练和微调，得到分割模型Y；步骤4：分割后处理，使用步骤1中溢油图像数据集的测试集测试模型，得到初始分割结果，然后进行后处理，得到最终的分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种基于深度学习的U-SegFormer石油溢油检测方法
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