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課題組張浩鵬的一篇SAR圖像變化檢測的研究工作近期被 IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 接收

題目：Convolution and Attention Mixer for Synthetic Aperture Radar Image Change Detection

代碼：https://github.com/summitgao/CAMixer

合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR）圖像變化檢測是一項重要任務(wù)，在遙感領(lǐng)域引起了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。然而，現(xiàn)有的SAR變化檢測方法主要基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs），對全局注意力機制的考慮有限。在這個工作中，我們將Transformer架構(gòu)用于SAR變化檢測，以融合全局注意力。為此，我們提出了一個卷積和注意力混合器（CAMixer）。首先，為了彌補Transformer在歸納偏差中的不足，以并行方式將自注意力與移位卷積相結(jié)合。這種并行設(shè)計通過自注意力有效地捕捉全局語義信息，同時能夠有效的進行局部特征提取。其次，我在前饋網(wǎng)絡(luò)中采用門控機制來增強非線性特征變換，重要特征可以被強調(diào)，從而抑制圖像中的斑點，產(chǎn)生高質(zhì)量的特征表示。在三個SAR數(shù)據(jù)集上的大量實驗驗證了本文所提出的 CAMixer 性能優(yōu)異。