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基于双注意力机制与UNet的遥感影像变化检测方法
文献摘要：
遥感图像变化检测长期以来都是遥感领域的重要的研究方向.传统的深度学习语义分割模型难以充分地提取两期遥感影像中的变化信息,为了解决此问题,文章提出了一种基于双注意力机制的UNet遥感影像变化检测模型.该方法首先通过图像融合将两期影像送入UNet之中.而后通过在跳跃级联与特征提取的高层次特征后使用双注意力机制模块来建立起丰富的上下文信息与凸显特征中的变化信息.最后通过反卷积来恢复尺寸获取变化二值图.实验结果表明,所提出的方法提高了遥感影像变化检测的精度.
文献关键词：
遥感影像;变化检测;深度学习;注意力机制;UNet
中图分类号：
作者姓名：
高梓昂
作者机构：
三峡大学计算机与信息学院,湖北宜昌443002
文献出处：
引用格式：
[1]高梓昂-.基于双注意力机制与UNet的遥感影像变化检测方法)[J].长江信息通信,2022(09):16-18
A类：
B类：
双注意力机制,UNet,遥感影像变化检测,遥感图像,习语,语义分割,分割模型,两期,检测模型,图像融合,送入,跳跃,层次特征,注意力机制模块,上下文信息,反卷积,二值图
AB值：
0.270825
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