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摘要：本说明书实施例提供一种基于注意力机制的遥感卫星图像修复模型构建方法及系统，其中，方法包括：获取遥感影像数据集，对其中的图像进行数据增强处理，并将处理后的数据集按照一定比例划分为训练集和测试集；基于U‑net网络，结合Transformer模块构建遥感卫星图像修复网络模型，采用所述训练集对构建的遥感卫星图像修复网络模型进行训练；采用所述测试集对训练好的模型的修复效果进行评估，优化得到最终的修复模型。本发明将Transformer与CNN网络相结合，提升了遥感卫星图像修复的质量，简化了修复过程，提高了修复效率，节省了人力和时间成本，避免了信息丢失或变形的可能性。
主权项：1.一种基于注意力机制的遥感卫星图像修复模型构建方法，其特征在于，包括：获取遥感影像数据集，对其中的图像进行数据增强处理，并将处理后的数据集按照一定比例划分为训练集和测试集；基于U-net网络，结合Transformer模块构建遥感卫星图像修复网络模型，采用所述训练集对构建的遥感卫星图像修复网络模型进行训练；采用所述测试集对训练好的模型的修复效果进行评估，优化得到最终的修复模型。
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百度查询： 广州大学 基于注意力机制的遥感卫星图像修复模型构建方法及系统
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