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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：一种基于全局‑局部语义对齐的SAR影像预训练大模型地物提取方法、系统、设备及介质，方法：采集海量SAR影像数据并预处理，制作数据集，将数据集划分为预训练数据集和下游微调数据集，对预训练数据集进行数据增强，生成同一影像的两视图以及视图间对应的局部框；构建全局‑局部语义对齐预训练网络，使用同一影像的两视图及视图间对应的局部框，进行网络训练，得到预训练权重；加载预训练权重到下游地物提取网络中的骨干网络，使用下游微调数据集进行微调，得到地物提取模型；将地物提取模型在下游微调数据的测试集进行测试，对得到的预测结果图性能评估；系统、设备及介质用于实现该方法；本发明显著提高了SAR地物提取任务的准确性和可靠性。
主权项：1.一种基于全局-局部语义对齐的SAR影像预训练大模型地物提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集海量SAR影像数据，并进行预处理，制作数据集，将数据集划分为预训练数据集和下游微调数据集，并将下游微调数据集划分为训练集、验证集和测试集；步骤2，对步骤1中预训练数据集进行数据增强，生成同一影像的两视图以及视图间对应的局部框；步骤3，构建全局-局部语义对齐预训练网络，使用步骤2生成的同一影像的两视图以及视图间对应的局部框，进行网络训练，得到预训练权重；步骤4，加载步骤3的预训练权重到下游地物提取网络中的骨干网络，使用步骤1中下游微调数据集的训练集和验证集进行微调，得到地物提取模型；步骤5，将步骤4得到的地物提取模型在步骤1中下游微调数据的测试集进行测试，得到预测结果图，对预测结果图进行性能评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 一种基于全局-局部语义对齐的SAR影像预训练大模型地物提取方法、系统、设备及介质
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