典型文献
融合Transformer结构的高分辨率遥感影像变化检测网络
文献摘要：
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.
文献关键词：
深度学习;遥感影像变化检测;Transformer;TSU-Net
中图分类号：
作者姓名：
冯炜明;张新长;孙颖;姜明;甘巧;侯幸幸
作者机构：
广州大学地理科学与遥感学院,广东 广州510006;中山大学地理科学与规划学院,广东 广州510275
文献出处：
引用格式：
[1]冯炜明;张新长;孙颖;姜明;甘巧;侯幸幸-.融合Transformer结构的高分辨率遥感影像变化检测网络)[J].测绘通报,2022(08):36-40,92
A类：
TSU,LEVIR
B类：
高分辨率遥感影像,遥感影像变化检测,测网,全局上下文信息,跳跃连接,连接结构,Net,模型编码,编码器,Transformers,自注意力机制,像素级,长距离,建模能力,CDD,对比模型
AB值：
0.248082
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