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RS-SegDif:基于扩散模型的遥感语义分割样本合成方法

  • 发布时间：2025-03-27
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  • 发表刊物：城市勘测
  • 摘要：当前深度学习在遥感领域已经取得了显著的发展，而大规模，高质量标注的训练数据集对深度学习的突破起着至关重要的作用。尽管遥感训练样本量在不断增加，但多样性的遥感语义分割样本仍然缺乏。针对该问题，本文提出了RS-SegDif方法，通过生成式扩散模型生成遥感。
  • 期号：1
  • ISSN号：1672-8262
  • 是否译文：否
  • 发表时间：2025-02-01

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