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题名基于改进STANet的遥感图像变化检测算法
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作者
王文韬
何小海
张豫堃
王正勇
滕奇志
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机构
四川大学电子信息学院
成都西图科技有限公司
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出处
《无线电工程》
2024年第5期1226-1235,共10页
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基金
国家自然科学基金(62271336,62211530110)。
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文摘
遥感图像变化检测是为了识别出双时相图像之间的显著变化。给定2个在不同时间拍摄的配准图像,光照变化和错配误差会掩盖真实物体的变化,探索不同时空像素之间的关系可以提高遥感图像变化检测方法的性能。在Spatial Temporal Attention Neural Network(STANet)中,提出了一种基于孪生的时空注意力神经网络。在其基础上进行改进:①对距离度量模块由于线性插值导致的变化特征间隙模糊问题,设计了对距离特征的上采样模块,使得变化区域间隙更加明显,虚警率更低;②针对STANet的Pyramid Spatial Temporal Attention Module(PAM)模块计算开销大的问题,引用了新的Coordinate Attention(CA)模块,在降低运算开销的基础上,更好地识别了不同空间、通道的特征;③针对STANet对Residual Network(ResNet)提取出的特征图利用不充分的问题,加入了深监督模块,利用中间层的特征计算一个权重衰减的loss,起到正则化的作用。实验表明,改进之后的网络将基线模型的F1得分从81.6提高到86.1。在公共遥感图像数据集上的实验结果表明,改进的方法优于其他几种先进的方法。
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关键词
遥感图像
stanet
深监督
CA
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Keywords
remote sensing image
stanet
deep supervision
CA
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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