結(jié)合Swin Transformer的多尺度遙感圖像變化檢測研究

摘要： 由于地物信息的復(fù)雜性及變化檢測數(shù)據(jù)的多元性，遙感圖像特征提取的充分性和有效性難以得到保證，導(dǎo)致變化檢測方法獲取的檢測結(jié)果可靠性較低。雖然卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)憑借有效提取語義特征的優(yōu)勢，被廣泛應(yīng)用于遙感領(lǐng)域的變化檢測之中，但卷積操作固有的局部性導(dǎo)致感受野受限，無法捕獲時空上的全局信息以至于特征空間對中遠(yuǎn)距離依賴關(guān)系的建模受限。為捕獲遠(yuǎn)距離的語義依賴，提取深層全局語義特征，設(shè)計了... （共16頁）