基于纯transformer的遥感影像变化检测

基于纯transformer的遥感影像变化检测是一种新型的变化检测方法，它使用transformer模型来对遥感影像中的变化进行建模和检测。下面是基于纯transformer的遥感影像变化检测的步骤：

1. 输入图像对：将两个时间点的遥感影像作为输入图像对。

2. 特征提取：使用一个卷积神经网络（CNN）从输入图像对中提取高层语义特征。

3. 空间注意力：使用空间注意力将每个时间特征图转换成一组紧凑的语义tokens。

4. Transformer编码器：使用一个transformer编码器在两个tokens集中建模上下文，得到了富有上下文的tokens。

5. Transformer解码器：使用一个连体transformer解码器重新投影到像素级空间，以增强原始像素级特征。

6. 特征差异图像：从两个细化的特征图计算特征差异图像(FDIs)。

7. 变化检测：将特征差异图像送到浅层CNN以产生像素级变化预测。

相关问题

汇报一下transformer和遥感影像变化检测的关系

Transformer 是一种基于注意力机制的神经网络模型，可以用于自然语言处理、图像处理等领域。在遥感影像变化检测中，Transformer 可以用于特征提取和分类等任务，提高变化检测的准确性和效率。

介绍swin transformer在遥感影像变化检测方面的应用

感谢您的提问。Swim Transformer是一种基于Transformer架构的深度学习模型，它在遥感影像变化检测方面具有很好的应用。Swim Transformer可以对遥感影像进行高效的特征提取和变化检测，具有较高的准确率和鲁棒性。它可以应用于城市规划、环境监测、农业等领域。