CT-CloudDetect:用于遥感卫星云检测的混合模型

云检测是在遥感卫星云图中检测云的任务。近年来,人们提出了基于深度学习的云检测方法,并取得了良好的性能。然而,现有的基于深度学习的云检测模型大多还是基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),由于卷积运算的固有局部性,难以捕获长距离依赖关系。针对上述问题,文章提出一个基于CNN和ViT(Vision Transformer)的混合型云检测模型,并提出一种基于CNN和ViT的编码器,使网络具备捕捉局部和全局信息的能力。为了更好地融合语义和尺度不一致的特征,提出了一个双尺度注意力融合模块,通过注意力机制有选择地融合特征。此外,提出了轻量级路由解码器,该解码器通过路由结构降低模型复杂度。在3个公开云检测数据集上对模型进行了评估。大量实验表明,所提出的模型具有比现有模型更好的性能。