基于可变形的Transformer-U型网络的地基云图分割方法

本发明公开了基于可变形的Transformer‑U型网络的地基云图分割方法，包括步骤1，获取所需的地基云图数据，构建云图分割数据集；步骤2，进行深度学习网络的基本架构搭建，确定以编码器‑解码器结构为基础的语义分割U型网络，引入视觉Transformer，构建基于Transformer的U型网络；步骤3，对步骤2中得到的U型网络进行改进；步骤4，将步骤1得到的云图分割数据集作为步骤3改进后的U型网络输入，对U型网络进行深度学习训练，得到最优U型网络；步骤5，对步骤4得到的最优U型网络进行测试，得到图像分割指标。本发明的分割精度更高，同时通过降低模型的参数量，提升了云分割效率。