算力减半精度不降
针对低轨卫星资源受限场景，每层仅用一张可学习特征图生成其他特征图，大幅降低计算量与参数传输量，同时获得更高分割精度。
Lu, Zhichao · 丁春涛 · 王尚广 · 程然 · Juefei-Xu, Felix · Boddeti, Vishnu Naresh
2023
每层只训练一个种子特征图，其余由随机规则生成，相比UNetFormer FLOPs减少2.2倍。
随机超参数只需少量随机种子即可保存，便于地面站辅助更新卫星上的模型。
在UAVid数据集上，SineFM模型比UNetFormer取得更高mIoU。
在ISPRS Vaihingen、Potsdam、UAVid、LoveDA四个数据集上均优于现有最佳方法。