本文主要是介绍SAM在低阶自适应航空土地覆盖分类中的应用2024.01,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS 2024.01
提出了一种新的语义分割模型,该模型结合了SAM的图像编码器和低秩自适应方法(LoRA),用于航空图像的特征提取和微调。我们还使用了一个辅助CNN编码器来促进下游适应,并补充ViT编码器在密集视觉任务上的作用。此外,利用交叉注意来实现两个编码器之间的特征交互。最后,利用supernet头进行多尺度特征融合,生成分割蒙版。(只用了SAM的Image Encoder)
这篇关于SAM在低阶自适应航空土地覆盖分类中的应用2024.01的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!