一种基于改进型SAM模型的图像分割方法

本发明公开了一种基于改进型SAM模型的图像分割方法，涉及图像分割技术领域，包括以下步骤：收集各种不同场景和类别的遥感图像数据集，对遥感图像进行数据标注及数据增强预处理操作；使用标注好的遥感图像数据集训练预设的目标检测模型；使用训练好的目标检测模型对遥感图像进行预测，识别图像中的目标区域和类别，输出预测结果；对预测结果中检测到的每个目标区域基于ViT提取多尺度特征，并基于SAM进行图像分割，得到每个目标区域的分类结果；将每个目标区域的分类结果作为返回的检测结果。通过基于卷积神经网络的遥感图像分类方法，实现对遥感图像的快速分类任务，为环境监测、城市规划、农业管理等领域提供了强大的技术支持和数据支撑。