Apr, 2023

GlobalMind：全球多头交互式自注意力网络用于高光谱变化检测

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TL;DR本文提出了一种名为 GlobalMind 的改变检测网络，它采用了全球多头交互自注意力机制，结合全局轴向分割和全局时变交互多头注意力模块，用于超光谱图像，有效提高了跨时空变化检测精度和效率。
spectral resolution imageryglobal perspectivechange detectionmulti-head self-attentionhyperspectral datasets
发现论文，激发创造
  • 一种用于遥感图像变化检测的双重注意力生成对抗网络

    本文提出了一种双重关注生成对抗网络，用于实现高分辨率遥感图像变化检测任务，通过生成对抗策略优化检测模型的权重，增强预测的空间连续性，并通过多层特征提取器、多尺度自适应融合模块和上下文细化模块来有效融合多层次特征，提升对多尺度对象的识别能力。与其他先进方法相比，在 LEVIR 数据集上实验结果显示，DAGAN 框架具有更好的性能，均值 IoU 达到 85.01%，均值 F1 得分达到 91.48%。

    Oct, 2023

  • 自适应交叉注意力空间 - 光谱图卷积网络用于高光谱图像分类

    提出了一种自适应的空间 - 光谱图卷积网络，其中包括一个空间图卷积子网络、一个光谱图卷积子网络和一个图交叉注意力融合模块，通过加入注意力机制，融合了空间和光谱特征，并探索了优化图形的思想，在两个高光谱图像数据集上实验证明了该方法比其他分类方法具有更好的性能。

    Apr, 2022

  • GETNET：一种用于高光谱图像变化检测的通用二维卷积神经网络框架

    利用 2D CNN 框架处理高光谱图像变化检测问题，通过深度学习整合亚像素信息和多源信息，并提出新的 HSI-CD 数据集进行评估，实验结果表明该方法在真实数据集上优于现有算法。

    May, 2019

  • HANet: 一种基于双时相高分辨率遥感图像的分层注意力网络用于变化检测

    通过深度学习技术的发展，本文提出了一种基于渐进前景平衡采样策略的深度学习模型来解决变化检测任务中改变和不改变的像素之间不平衡的问题，并设计了一种层次化注意力网络（HANet），以提高检测性能。

    Apr, 2024

  • ELGC-Net：面向遥感变化检测的高效局部全局上下文聚合

    本文提出了一种高效的深度学习框架 ELGC-Net，用于远程感知变化检测任务，并通过捕获丰富的上下文信息精确估计变化区域，减小模型尺寸，从而在遥感变化检测基准测试中取得了最新的最佳性能。

    Mar, 2024

  • 一种适用于语义变化检测的后期双时区特征融合网络

    我们提出了一种新颖的迟期双时期特征融合网络来解决地理科学和地球观测中的语义变化检测问题。通过引入局部全局注意聚合模块和局部全局上下文增强模块，我们的模型在两个公共数据集上取得了最新的最佳性能。

    Jun, 2024

  • ES2Net：高效的光谱 - 空间网络用于高光谱图像变化检测

    为了解决选择频段困难和频段之间的复杂非线性关系的问题，本文提出了一种端到端的高效光谱空间变化检测网络（ES2Net），通过引入可学习的频段选择模块和聚类式空间注意机制，能够自动选择适合变化检测的频段并优化特征提取网络，从而提高光谱变化检测的效果。实验证明，该方法相较于其他最先进的方法具有更高的效能和优越性。

    Jul, 2023

  • 遥感多视角图像的自监督变化检测

    本文提出了一种基于多视角对比损失的自监督无监督远程感知变化检测方法，利用伪孪生网络在大型数据集上进行对比式预训练。实验表明该方法能够显著提高状态最先进的无监督方法的准确性，并使无监督和有监督变化检测之间的差距变小。

    Mar, 2021

  • 大规模语义变化检测的多任务学习

    本论文提出了首个大规模高分辨率语义变化检测数据集，使用全卷积神经网络进行语义变化检测和土地覆盖分类，提出了一种序列训练方案，避免设置权衡不同损失函数而取得最佳效果的超参数。

    Oct, 2018

  • AMMUNet: 遥感图像分割的多尺度注意力地图融合

    AMMUNet 是一种基于 UNet 的框架，通过多尺度注意力图合并实现全局建模，用于精确的遥感语义分割，并取得了优越的性能。

    Apr, 2024