基于纯transformer的遥感影像变化检测
时间: 2023-11-21 07:58:52 浏览: 56
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
基于transformer遥感图像变化检测代码
根据提供的引用内容,我们可以使用Swin Transformer实现遥感图像变化检测。下面是实现步骤:
1.安装MMDet
根据引用,我们需要先安装MMDet。可以按照以下步骤进行安装:
```shell
# 安装mmdet
pip install mmdet
# 编译mmdet中的CUDA代码
cd mmdet
python setup.py develop
```
2.创建配置文件
根据引用,我们需要创建配置文件。可以按照以下步骤进行创建:
- 在configs文件夹下创建一个新的配置文件,例如my_config.py。
- 在my_config.py中定义模型的配置信息,例如backbone、neck、rpn_head、roi_head等。
- 在my_config.py中定义数据集的配置信息,例如train、val、test等。
- 在my_config.py中定义训练和测试的配置信息,例如学习率、优化器、训练epoch数等。
3.训练模型
根据创建的配置文件,我们可以使用以下命令来训练模型:
```shell
# 单卡训练
python tools/train.py configs/my_config.py
# 多卡训练
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --master_port=2333 tools/train.py configs/my_config.py --launcher pytorch
```
4.测试模型
训练完成后,我们可以使用以下命令来测试模型:
```shell
# 测试单张图片
python tools/test.py configs/my_config.py checkpoints/epoch_10.pth --show-dir results --show-score-thr 0.3 --show --out results.pkl --eval bbox
# 测试整个数据集
python tools/test.py configs/my_config.py checkpoints/epoch_10.pth --eval bbox
```
基于transformer的遥感图像变化检测
BIT是一种基于transformer的遥感图像变化检测模型。它由三个主要组件组成:Siamese Semantic tokenizer、transformer encoder和Siamese transformer。其中,Siamese Semantic tokenizer将像素到概念生成一个紧凑的语义tokens为每个时间输入;transformer encoder建模语义上下文概念的时空;Siamese transformer投影相应的语义tokens回到像素空间获得每个时间的精炼特征映射。算法1显示了基于变化检测的BIT模型的推理细节。
具体来说,BIT模型的输入是两个遥感图像,分别为$t_1$和$t_2$。首先,Siamese Semantic tokenizer将$t_1$和$t_2$中的像素转换为语义tokens。然后,transformer encoder将这些tokens作为输入,建模它们之间的时空关系。最后,Siamese transformer将这些tokens投影回到像素空间,生成$t_1$和$t_2$的特征映射。通过比较这两个特征映射,BIT模型可以检测出$t_1$和$t_2$之间的变化。