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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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