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多尺度特征融合与知识增强Transformer在遥感图像描述中的应用研究
目录
多尺度特征融合与知识增强Transformer在遥感图像描述中的应用研究(1)
一、文档简述...............................................4
研究背景及意义..........................................5
1.1遥感技术的发展与应用现状...............................6
1.2深度学习在遥感图像处理中的应用.........................7
1.3研究的意义与创新点.....................................8
文献综述...............................................11
2.1国内外研究现状........................................12
2.2多尺度特征融合技术进展................................13
2.3知识增强Transformer模型研究现状.......................14
二、遥感图像多尺度特征融合技术............................16
多尺度特征概述.........................................17
1.1遥感图像的特性分析....................................20
1.2多尺度特征的提取与表示................................22
多尺度特征融合方法.....................................23
2.1基于传统方法的特征融合技术............................24
2.2基于深度学习的特征融合方法............................25
三、知识增强Transformer模型构建...........................27
Transformer模型概述....................................30
1.1Transformer的基本原理.................................31
1.2Transformer模型在图像处理中的应用.....................32
知识增强策略设计.......................................34
2.1知识源的选择与整合....................................34
2.2知识增强策略的实现方式................................35
模型架构设计与优化.....................................38
3.1知识增强Transformer模型架构设计.......................39
3.2模型优化策略..........................................41
四、遥感图像描述中的多尺度特征融合与知识增强Transformer模型应用
数据集与实验准备.......................................43
1.1遥感图像数据集介绍....................................44
1.2实验环境与数据预处理..................................48
模型实现与训练.........................................49
2.1模型参数设置..........................................51
2.2模型训练过程..........................................52
实验结果与分析.........................................53
3.1评价指标与方法........................................55
3.2实验结果展示与分析....................................59
五、案例分析与应用拓展....................................60
多尺度特征融合与知识增强Transformer在遥感图像描述中的应用研究(
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