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融合Transformer结构的高分辨率遥感影像变化检测网络
被引量：
11
1
作者
冯炜明
张新长
+3 位作者
孙颖
姜明
甘巧
侯幸幸
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2022年第8期36-40,92,共6页
为解决遥感影像变化检测全局上下文信息捕获的问题,本文提出了基于孪生结构、跳跃连接结构及Transformer结构的TSU-Net。该模型编码器采用混合CNN-Transformers结构,借助自注意力机制捕获遥感影像的全局上下文信息,增强了模型对于像素...
为解决遥感影像变化检测全局上下文信息捕获的问题,本文提出了基于孪生结构、跳跃连接结构及Transformer结构的TSU-Net。该模型编码器采用混合CNN-Transformers结构,借助自注意力机制捕获遥感影像的全局上下文信息,增强了模型对于像素级遥感影像变化检测任务的长距离上下文建模能力。该模型在LEVIR-CD数据集和CDD数据集进行测试,F1得分分别为90.73和93.14,优于各对比模型。
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关键词
深度学习
遥感影像变化检测
TRANSFORMER
tsu-net
原文传递
题名
融合Transformer结构的高分辨率遥感影像变化检测网络
被引量：
11
1
作者
冯炜明
张新长
孙颖
姜明
甘巧
侯幸幸
机构
广州大学地理科学与遥感学院
中山大学地理科学与规划学院
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2022年第8期36-40,92,共6页
基金
国家重点研发计划(2018YFB2100702)
国家自然科学基金面上项目(42071441)
智慧广州时空信息云平台关键技术——时空大数据一体化整合与自适应动态更新模块研发与咨询服务项目(GZIT2016-A5-147)。
文摘
为解决遥感影像变化检测全局上下文信息捕获的问题,本文提出了基于孪生结构、跳跃连接结构及Transformer结构的TSU-Net。该模型编码器采用混合CNN-Transformers结构,借助自注意力机制捕获遥感影像的全局上下文信息,增强了模型对于像素级遥感影像变化检测任务的长距离上下文建模能力。该模型在LEVIR-CD数据集和CDD数据集进行测试,F1得分分别为90.73和93.14,优于各对比模型。
关键词
深度学习
遥感影像变化检测
TRANSFORMER
tsu-net
Keywords
deep learning
remote sensing image change detection
Transformer
tsu-net
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合Transformer结构的高分辨率遥感影像变化检测网络
冯炜明
张新长
孙颖
姜明
甘巧
侯幸幸
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2022
11
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