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基于改进注意力和卷积的高分辨率卫星影像变化检测

刘明亮，王帅，杨志强，刘婷婷，乔振民

【摘要】随着遥感技术的快速发展，快速检测地球表面发生的变化已成为一项重要任务。由此，本文提出了一种基于坐标注意力（ＣＡ）机制、密集上采样卷积（ＤＵＣ）和混合空洞卷积（ＨＤＣ）的高分辨率卫星图像变化检测方法。在所提出的模型中，采用引入ＣＡ机制的ＤｅｅｐＬａｂＶ３进行特征提取，依靠ＣＡ机制能够捕捉位置信息和通道间的关系，克服特征提取过程中注意力不足的问题。此外，采用ＨＤＣ可以在扩大感受野的同时缓解网格化效应。同时，通过密集上采样卷积以可学习的方式进行上采样，从而增强细节信息。所提出的方法在建筑物变化监测数据集上进行了实验，结果表明，在精确率、Ｆ１值和交并比等指标上均取得了优于同级模型的效果。

【关键字】卫星图像；变化检测；坐标注意力；密集上采样卷积；混合空洞卷积

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