CDFormer: A Hyperspectral Image Change Detection Method Based on Transformer Encoders

高光谱成像 计算机科学 人工智能 编码器 像素 变压器 嵌入 模式识别(心理学) 计算机视觉 利用 变更检测 工程类 计算机安全 操作系统 电气工程 电压
作者
Jigang Ding,Xiaorun Li,Liaoying Zhao
出处
期刊:IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:19: 1-5 被引量:14
标识
DOI:10.1109/lgrs.2022.3216878
摘要

Hyperspectral image (HSI) change detection (CD) has gained much attention in remote sensing. However, most deep learning methods are restricted by a limited receptive field, without leveraging temporal information, and the need for many training samples. In this letter, we proposed a Transformer Encoder-based HSI CD framework called CDFormer. First, space and time encodings are added to the pixel sequence to guide transformers to exploit change information of space and time by the pixel embedding (PE) module. Second, the self-attention component of Transformer Encoder module has a global space-time receptive field to mine the correlation and interaction between bi-temporal features, enhancing the utilization of temporal dependencies. Next, the multi-head attention mechanism learns several attentions and extracts the joint weighted spatial-spectral-temporal features, which improves the feature discrimination ability of the changes. Finally, the detection result is predicted using a fully connected network. It is notable to mention that the proposed method only uses a few labeled samples to train the network. Experiments on two HSI datasets demonstrate that our proposed method can get effective performance in HSI CD.
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