Resu-former: avanzando en la segmentación de imágenes de teledetección con Swin Residual Transformer para un reconocimiento preciso de características globales y locales y aprendizaje de espacio visual-semántico
Autores: Li, Hanlu; Li, Lei; Zhao, Liangyu; Liu, Fuxiang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Resu-former: avanzando en la segmentación de imágenes de teledetección con Swin Residual Transformer para un reconocimiento preciso de características globales y locales y aprendizaje de espacio visual-semántico
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Campo
Teledetección
Segmentación
Precisión
Eficiencia
Información semántica
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
En el campo de la segmentación de imágenes de teledetección, lograr alta precisión y eficiencia en entornos diversos y complejos sigue siendo un desafío.
Descripción
En el campo de la segmentación de imágenes de teledetección, lograr alta precisión y eficiencia en entornos diversos y complejos sigue siendo un desafío.