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论文成果
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
