基于CNN-Transformer结构的遥感影像变化检测OA北大核心CSTPCD
Remote sensing image change detection based on CNN-Transformer structure
现代高分辨率遥感图像变化检测借助卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)取得了显著成果.然而,卷积操作的感受野限制导致在学习全局上下文和远程空间关系方面存在不足.虽然视觉Transformer能有效捕获远程特征的依赖性,但其对影像变化细节的处理不足,导致空间定位能力有限且计算效率低下.为解决上述问题,本文提出了一种基于空间空洞金字塔池化的跨层级联线性融合端到端编解码混合CNN-Transformer的变化检…查看全部>>
Modern high-resolution remote sensing images have achieved remarkable results in change detection with the aid of convolutional neural network(CNN).However,the limited receptive field of convolution operations leads to insufficient learning of global context and long-distance spatial relationships.While visual Transformers effectively capture dependencies in remote features,their handling of details in image changes is insufficient,resulting in limited spati…查看全部>>
潘梦洋;杨航;范祥晖
中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033||中国科学院大学,北京 100049中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033||中国科学院大学,北京 100049
计算机与自动化
遥感图像变化检测卷积神经网络Transformer空间空洞金字塔池化
remote sensing imageschange detectionconvolutional neural networktransformeratrous spatial pyramid pooling
《液晶与显示》 2024 (10)
1361-1379,19
中国科学院青年创新促进会(No.2020220)Supported by Youth Innovation Promotion Association,Chinese Academy of Sciences(No.2020220)
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