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用于遥感影像变化检测的频时注意力网络
IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters ( IF 4.0 ) Pub Date : 2024-10-10 , DOI: 10.1109/lgrs.2024.3477991
Chunyan Yu 1 , Haobo Li 1 , Yabin Hu 2 , Qiang Zhang 1 , Meiping Song 1 , Yulei Wang 1
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遥感影像中的变化检测 （CD） 被认为是地球观测领域的一项关键任务，而它通常面临数据复杂和微小变化的困境。为了应对上述挑战，这封信提出了一种创新的 CD 频时注意力网络 （FTAN），它包含两个高级模块，包括多维卷积频率注意力模块 （MCFA） 和交互式注意力模块 （IAM）。具体来说，MCFA 模块对于通过合并多尺度空间和频域特征来提高 CD 的灵敏度至关重要。作为 MCFA 的补充，IAM 汇总了与类别相关的令牌，并处理来自不同时间段的交叉关注信息。MCFA 和 IAM 的无缝集成使 FTAN 网络具有更强大的功能，可以准确检测次要区域和边缘。在 LEVIR-CD 和 DSIFN-CD 等数据集上的实验在 F1 分数和 IoU 指标方面优于现有模型，从而表现出卓越的性能。我们的代码和预训练模型将在 https://github.com/chirsycy/FTAN 上发布。
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