浅层像素级特征是什么

浅层像素级特征通常是指图像处理或计算机视觉领域中，那些直接基于图像像素数据提取出来的简单、低层次的特点。这些特征往往关注于局部区域的颜色、纹理、边缘等信息，比如亮度、对比度、灰度值、颜色直方图等。它们在许多任务中起着基础作用，例如物体识别、分类和图像描述。深度学习模型的早期阶段（如卷积神经网络的第一层）通常会学习这样的浅层特征。

浅层特征对于理解图像的直观属性很重要，但随着深度学习的发展，深层特征能够捕捉更复杂的空间结构和高级模式，因此在现代图像分析中，深度特征通常更为强大。

相关问题

CNN浅层提取的特征和深层提取的特征有什么区别

CNN浅层提取的特征和深层提取的特征有以下区别：
浅层特征主要蕴含了更多的像素点信息，包括一些细粒度的信息，例如颜色、纹理、边缘和棱角信息。由于浅层网络的感受野较小，所以能够捕获更多的细节。

相比之下，深层特征更加抽象和高级。深层网络往往能够学习到更加语义化的特征，例如物体的形状、结构等。由于深层网络的感受野较大，所以能够捕获更广阔的上下文信息。

因此，浅层特征主要关注图像的细节信息，而深层特征则更加注重图像的语义信息和高级特征。

transformer基于像素级的变化检测

基于像素级的变化检测中，transformer被用来对双时间图像内的长范围上下文进行建模。具体来说，我们使用一个CNN骨干网络（如ResNet）从输入图像对中提取高层语义特征，然后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。接下来，我们使用一个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。这些tokens被一个连体transformer解码器重新投影到像素级空间，以增强原始像素级特征。最终，我们从两个细化的特征图计算特征差异图像(FDIs)，然后将它们送到浅层CNN以产生像素级变化预测。