Transformer架构在遥感影像敏感目标自动隐藏的应用

本文档探讨了基于Transformer结构的遥感影像敏感目标自动隐藏方法，旨在解决遥感影像公开发布可能带来的安全隐患。当前的方法存在人工隐藏效率低、自动隐藏效果不理想的问题，而深度学习技术的发展为此提供了新的解决方案。文献中提到了基于样本纹理合成和颜色纹理特征匹配的隐藏方法，以及基于Mask R-CNN和DeepFill v1的图像修复处理，但这些方法在效率和稳定性方面有待提高。 文章指出，Transformer架构在自然语言处理领域取得了显著成就，并开始被引入到计算机视觉任务中，如ViT。作者提出了一种新的方法，以Swin Transformer作为主干网络的Cascade Mask R-CNN算法，优化目标检测，同时引入了RSMosaic数据合成方法和MAE预训练模型，以改善敏感目标背景的生成，从而提高隐藏效果。 在基于Transformer结构的敏感目标隐藏方法中，首先使用Cascade Mask R-CNN优化模型来精确检测遥感影像中的敏感目标。Cascade Mask R-CNN是一种用于实例分割的深度学习模型，它由多个检测阶段组成，逐步提高检测的精度，增强了模型在复杂场景下的泛化能力。Swin Transformer是Transformer的一种变体，设计用于视觉任务，它通过窗口内的局部连接和跨窗口的全局连接，实现了在不同尺度上的信息交换，有效解决了传统Transformer计算成本高的问题。 接下来，RSMosaic数据合成方法被用来创建新的遥感影像数据集，以增强模型的学习能力。这种方法可能是通过混合和拼接不同的遥感影像块，创建出包含多种环境和条件的复杂场景，帮助模型更好地理解背景特征。 最后，利用MAE（Masked Autoencoders）预训练模型生成敏感目标的背景。MAE是一种自我监督学习的预训练方法，它通过随机遮挡部分输入图像像素，然后训练模型恢复这些缺失的部分。这种方法可以有效地学习到图像的潜在表示，对于生成背景图像特别有效，因为它能够学习到丰富的上下文信息，进而提高隐藏后的视觉一致性。 该方法通过Transformer架构的创新应用，结合高效的目标检测、数据合成和背景生成策略，为遥感影像的敏感目标自动隐藏提供了一个更为高效且质量更高的解决方案。这种方法有望减少人工干预，加快处理速度，适应地理信息公开资源的更新需求，确保敏感信息的安全。