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孪生架构CSwinTransformer-UNetv2遥感影像建筑物变化检测方法
1
作者
杨娇
陈林云
《城市勘测》
2025年第2期6-11,共6页
针对现有遥感变化检测模型未能够充分挖掘目标的全局及局部上下文特征,而导致提取结果精度不佳,错误提取较频繁等问题,提出一种基于CSwin Transformer的孪生架构遥感影像建筑物变化检测模型。在编码器端,采用孪生架构的多层CSwin Transf...
针对现有遥感变化检测模型未能够充分挖掘目标的全局及局部上下文特征,而导致提取结果精度不佳,错误提取较频繁等问题,提出一种基于CSwin Transformer的孪生架构遥感影像建筑物变化检测模型。在编码器端,采用孪生架构的多层CSwin Transformer来捕获建筑目标的局部特征与全局上下文特征;在特征解码器端,引入动态采样解码器对大尺寸特征图实施精确重建;在检测阶段,引入多样化分支模块检测头,通过多分支结构学习多元化的目标特征,然后以融合等效卷积核实现高效率的变化检测。实验结果表明,改进模型在提取精度方面优于当前主流建筑物变化检测模型,在不同复杂程度的遥感影像中,能够准确提取建筑物目标的边界及内部特征。
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关键词
遥感影像建筑变化检测
孪生架构
交叉形态窗口式变压器
动态采样解码器
多样化分支模块检测头
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职称材料
题名
孪生架构CSwinTransformer-UNetv2遥感影像建筑物变化检测方法
1
作者
杨娇
陈林云
机构
江西省国土空间调查规划研究院
出处
《城市勘测》
2025年第2期6-11,共6页
文摘
针对现有遥感变化检测模型未能够充分挖掘目标的全局及局部上下文特征,而导致提取结果精度不佳,错误提取较频繁等问题,提出一种基于CSwin Transformer的孪生架构遥感影像建筑物变化检测模型。在编码器端,采用孪生架构的多层CSwin Transformer来捕获建筑目标的局部特征与全局上下文特征;在特征解码器端,引入动态采样解码器对大尺寸特征图实施精确重建;在检测阶段,引入多样化分支模块检测头,通过多分支结构学习多元化的目标特征,然后以融合等效卷积核实现高效率的变化检测。实验结果表明,改进模型在提取精度方面优于当前主流建筑物变化检测模型,在不同复杂程度的遥感影像中,能够准确提取建筑物目标的边界及内部特征。
关键词
遥感影像建筑变化检测
孪生架构
交叉形态窗口式变压器
动态采样解码器
多样化分支模块检测头
Keywords
remote sensing image building change detection
siamese architecture
CSwin Transformer
dynamic sampling decoder
DBB detection head
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术]
TP181 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
孪生架构CSwinTransformer-UNetv2遥感影像建筑物变化检测方法
杨娇
陈林云
《城市勘测》
2025
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