基于DDPM的遥感建筑轮廓数据增强方法

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘  要： 针对现有真实场景遥感建筑轮廓数据集存在数据丰富度有限、复杂形状数据样本量少，影响模型性能等问题，文中提出一种基于扩散模型的有限遥感数据增强方法，对合成数据和真实数据进行训练，从而得到形状更加丰富的建筑物数据，扩充建筑物数据的多样性。首先，使用扩散模型DDPM对合成建筑数据和真实场景数据训练集进行训练，生成大量与真实数据分布更接近、形状更多样的数据；然后，使用基于Transformer改进的轮廓提取模型在合成数据集上进行预训练；最后，在真实数据集上进行建筑物轮廓提取。（剩余13016字）

试读结束

目录
monitor
客服机器人