基于Transfor遥感数据自动标注
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案例介绍
融合SAM3与DINOv3的端到端联合训练框架，利用SAM3精确分割与DINOv3自监督特征表达，实现遥感影像地物要素自动化像素级标注，显著降低人工标注成本，提升遥感智能解译精度，为数字孪生场景构建提供高质量数据支撑。
基于Transfor遥感数据自动标注
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融合SAM3与DINOv3的端到端联合训练框架，利用SAM3精确分割与DINOv3自监督特征表达，实现遥感影像地物要素自动化像素级标注，显著降低人工标注成本，提升遥感智能解译精度，为数字孪生场景构建提供高质量数据支撑。
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