聯(lián)合時空差異注意力與層級細(xì)節(jié)增強的遙感影像變化檢測

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摘 要：目前，基于U-Net的深度學(xué)習(xí)遙感影像變化檢測方法包含許多偽變化信息，且多數(shù)方法缺乏層級特征間的有效交互。針對上述問題，以經(jīng)典U-Net為基礎(chǔ)，提出一種聯(lián)合時空差異注意力與層級細(xì)節(jié)增強的高分辨率遙感影像變化檢測方法。首先，分別提取兩期影像的單時相特征與級聯(lián)特征，基于兩期單時相特征的歐氏距離與差值特征，提出一種時空差異注意力模塊，強化級聯(lián)特征對變化區(qū)域的學(xué)習(xí)；然后，利用混合空間通道注意力交互相鄰層級特征間的信息，構(gòu)建一種層級細(xì)節(jié)增強模塊，促進特征解碼；最后，結(jié)合分塊策略和空洞條形卷積，設(shè)計一種輕量級的多尺度邊界細(xì)化模塊，提取多尺度特征并緩解邊界信息的丟失。（剩余18050字）