transformer变化检测

变化检测是指通过对比两个图像或图像序列的差异来检测出其中的变化或异常。引用\[1\]提出了一种基于Transformer的变化检测孪生网络。该网络采用了一个孪生结构的分层Transformer编码器和一个简单的MLP解码器。通过实验证明，不需要依赖深度ConvNet结构，只使用一个带有轻量MLP解码器的孪生网络就可以很好地实现变化检测。

在这个网络中，引用\[2\]提到了下采样的步骤。在每个Transformer Block之前，都会接着一个Downsampling Block，对输入的patch进行下二分之一采样，从而减小尺寸。这样做可以生成多尺度的差异特征，有助于更好地捕捉变化。

Transformer网络具有更大的有效接受域（ERF），这意味着它可以提供比卷积神经网络更强大的上下文建模能力。最近，Transformer在计算机视觉领域（如图像分类、分割）展现出了强大的性能，例如ViT、SETR、Swin、Twins和SegFormer等模型。\[3\]

因此，基于Transformer的变化检测网络利用了Transformer的强大上下文建模能力，通过比较图像差异来实现变化检测。这种方法不仅能够有效地检测出变化，而且还能够在不依赖深度ConvNet结构的情况下实现高性能的变化检测。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【论文笔记】A Transformer-based Siamese network for change detection](https://blog.csdn.net/m0_61899108/article/details/122670204)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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