基于transformer的遥感图像区域分割

基于transformer的遥感图像区域分割是一种利用transformer模型来进行遥感图像的语义分割的方法。在这种方法中，transformer被用来对图像中的不同区域进行建模和分类，以实现对图像中不同地物的准确分割。

在基于transformer的遥感图像区域分割方法中，通常会使用Swin Transformer模型。Swin Transformer模型通过建立patch token之间的关系来减少内存开销，并采用规则窗口和移位窗口的交替执行策略来增强全局建模能力。然而，这种方法在处理遥感图像中地物遮挡导致的边界模糊时可能存在一定的局限性。

为了进一步增强信息交换并编码更精确的空间信息，一些研究提出了跨W-Trans block和SW-Trans block的Spatial Information Module (SIM)。SIM通过在两个空间维度引入注意力，考虑像素之间的关系，从而使Transformer模型更适合用于遥感图像分割任务。

另外，为了改善对具有密集小尺度对象的遥感图像进行语义分割的效果，一些方法在Swin Transformer的patch token下采样中设计了特殊的下采样策略，如FCM。这种下采样策略可以避免丢失许多细节和结构信息，从而提高小尺度对象的分割效果。

综上所述，基于transformer的遥感图像区域分割方法利用transformer模型来对遥感图像中的区域进行建模和分类，并通过一些改进策略来提高分割效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>