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基于自适应动态注意力机制的Transformer本发明公开了基于自适应动态注意力机制的Transformer遥感语义分割方法，涉及自适应申请解决了传统方法在多尺度任务中融合特征2根据调整完成的解码过程得到的不同子任务的预测值应用2.根据权利要求1所述的基于自适应动态注意力机制的Transformer遥感语义分割方3.根据权利要求2所述的基于自适应动态注意力机制的Transformer遥感语义分割方4.根据权利要求3所述的基于自适应动态注意力机制的Transformer遥感语义分割方将编码器输出特征映射到固定的嵌入空间，并基于FullyC5.根据权利要求4所述的基于自适应动态注意力机制的Transformer遥感语义分割方36.根据权利要求5所述的基于自适应动态注意力机制的Transformer遥感语义分割方应用交叉注意力机制，结合来自解码器的特征图，对编码器融合不同尺度的特征，通过拼接或加权平均的方法将多7.根据权利要求6所述的基于自适应动态注意力机制的Transformer遥感语义分割方将每一尺度特征图分配由卷积层和全连接层初始在特征融合阶段，基于当前权重将不同尺度特征进行加权合8.根据权利要求7所述的基于自适应动态注意力机制的Transformer遥感语义分割方使用Cross_EntropyLoss对9.根据权利要求8所述的基于自适应动态注意力机制的Transformer遥感语义分割方通过细化后的特征图，应用卷积层生成每个像素的分类预测值，将不同子任务的预测值进行融合，通过逐任务输出层和共享层进行多任务联合输出，10.根据权利要求9所述的基于自适应动态注意力机制的Transformer遥感语义分割方45基于自适应动态注意力机制的Transfo应动态注意力机制的Transformer遥像中的每一个像素分类到一个特定的类别中，通常用于自动化分析遥感影像中的不同地物界不清晰等问题。果。CNN能够自动从图像中学习到高层次的特征，避免了传统方法依赖手工特征设计的不6的Transformer遥感语义分割方法，通过将来自解码器和编码器的不同尺度特征进行有效融合，以解决传统方法在多尺度任务中融合特征时可能出现的信息丢失和不一致性的问[0014]在一个优选的实施方式中，所述基于编码器提取修正后[0015]在一个优选的实施方式中，所述将不同尺度特征结合不断迭代的更新自适应权7[0018]本发明基于自适应动态注意力机制的Transformer遥感语义分割方法的技术效果[0020]图1为本发明基于自适应动态注意力机制的Transformer遥感语义分割方法结构[0022]实施例1，图1给出了本发明基于自适应动态注意力机制的Transformer遥感语义8所述基于预设的嵌入模块生成特征嵌入，并添加位置编码增强位置信息进行解9将每一尺度特征图分配由卷积层和全连接层初始使用Cross_EntropyLoss对zi是输入向量中的第个i元素，K是输入向量的总维度。效融合，克服

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