一种基于轻量化视觉转换器的域适应语义分割方法、系统、终端及存储介质

本发明公开了一种基于轻量化视觉转换器的域适应语义分割方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：利用基于CNN的下采样模块对原始图像进行下采样处理，得到第一特征图；利用基于BN与LN的融合模块对第一特征图进行归一化操作和自适应参数融合处理，得到第二特征图；利用基于加性注意力机制的视觉转换器模型变体对第二特征图进行特征加权处理，得到第三特征图；利用基于RCM的矩形自校准模块对第三特征图进行空间特征重建与金字塔上下文提取处理，输出语义分割结果，将所述原始图像中的每个像素划分到不同的语义类别中。本发明可以有效地解决语义分割模型在不同域之间的迁移问题，节省大量的人力，降低数据注释的成本，提高分割的实用性。