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第一个做为遥感图像语义分割的Transformer模型

时间: 2025-04-30 09:43:56 浏览: 39

### 首个用于遥感图像语义分割的Transformer模型在探讨首个应用于遥感图像语义分割的Transformer模型时，需注意到Transformers架构最初是在自然语言处理领域取得成功之后才逐渐被引入到计算机视觉任务中的。对于遥感图像而言，早期的工作主要集中在传统卷积神经网络(CNNs)上。然而，在2021年发布的Vision Transformer (ViT)[^3]标志着Transformers正式进入视觉领域，并很快就被应用到了各种特定类型的图像分析中，包括但不限于遥感影像。具体来说，Trans2Seg作为较早尝试将Transformer机制融入遥感图像语义分割工作的研究之一，提出了基于自注意力机制的空间上下文建模方法来提升特征表示能力[^4]。尽管如此，确切指出哪一个工作是绝对意义上的“第一个”，往往取决于具体的定义范围以及时间界限的选择。值得注意的是，随着技术的发展，越来越多的研究开始关注如何更好地适应遥感数据的特点并优化相应的算法设计。 ```python # 示例代码展示了一个简单的Transformer编码器层实现 import torch.nn as nn class TransformerEncoderLayer(nn.Module): def __init__(self, d_model=512, nhead=8, dim_feedforward=2048, dropout=0.1): super().__init__() self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout) # Implementation details omitted for brevity def forward(self, src): src2 = self.norm1(src + self._sa_block(src)) return src2 def _sa_block(self, x): qkv = self.with_pos_embed(x).transpose(0, 1) attn_output, _ = self.self_attn(qkv, qkv, qkv) return attn_output.transpose(0, 1) ```

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