亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Multilevel Deformable Attention-Aggregated Networks for Change Detection in Bitemporal Remote Sensing Imagery

计算机科学 判别式 特征(语言学) 人工智能 变更检测 背景(考古学) 模式识别(心理学) 编码器 语言学 生物 操作系统 哲学 古生物学
作者
Xiaokang Zhang,Weikang Yu,Man-On Pun
出处
期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:60: 1-18 被引量:23
标识
DOI:10.1109/tgrs.2022.3157721
摘要

Deep learning (DL) approaches based on convolutional encoder–decoder networks have shown promising results in bitemporal change detection. However, their performance is limited by insufficient contextual information aggregation because they cannot fully capture the implicit contextual dependency relationships among feature maps at different levels. Moreover, harvesting long-range contextual information typically incurs high computational complexity. To circumvent these challenges, we propose multilevel deformable attention-aggregated networks (MLDANets) to effectively learn long-range dependencies across multiple levels of bitemporal convolutional features for multiscale context aggregation. Specifically, a multilevel change-aware deformable attention (MCDA) module consisting of linear projections with learnable parameters is built based on multihead self-attention (SA) with a deformable sampling strategy. It is applied in the skip connections of an encoder–decoder network taking a bitemporal deep feature hypersequence (BDFH) as input. MCDA can progressively address a set of informative sampling locations in multilevel feature maps for each query element in the BDFH. Simultaneously, MCDA learns to characterize beneficial information from different spatial and feature subspaces of BDFH using multiple attention heads for change perception. As a result, contextual dependencies across multiple levels of bitemporal feature maps can be adaptively aggregated via attention weights to generate multilevel discriminative change-aware representations. Experiments on very-high-resolution (VHR) datasets verify that MLDANets outperform state-of-the-art change detection approaches with dramatically faster training convergence and high computational efficiency.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
彭于晏应助Dc采纳,获得10
23秒前
1分钟前
情怀应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
2分钟前
Dc发布了新的文献求助10
2分钟前
Dc完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
幽默平安发布了新的文献求助10
2分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
4分钟前
4分钟前
4分钟前
小禾一定行完成签到 ,获得积分10
4分钟前
inkoin发布了新的文献求助10
4分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
5分钟前
inkoin完成签到,获得积分10
5分钟前
5分钟前
积极的台灯应助Akitten采纳,获得10
6分钟前
隐形曼青应助务实书包采纳,获得10
6分钟前
6分钟前
6分钟前
爱思考的小笨笨完成签到,获得积分10
7分钟前
GingerF应助科研通管家采纳,获得50
7分钟前
GingerF应助科研通管家采纳,获得50
7分钟前
上官若男应助闫雪采纳,获得10
7分钟前
7分钟前
7分钟前
Akitten发布了新的文献求助10
8分钟前
8分钟前
大写的LV完成签到 ,获得积分10
8分钟前
ffff完成签到 ,获得积分10
8分钟前
zsmj23完成签到 ,获得积分0
9分钟前
Owen应助科研通管家采纳,获得10
9分钟前
Owen应助hongtao采纳,获得10
9分钟前
9分钟前
哈哈哈完成签到 ,获得积分10
9分钟前
10分钟前
liu完成签到 ,获得积分10
10分钟前
33发布了新的文献求助10
11分钟前
11分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990219
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532146
关于积分的说明 11256472
捐赠科研通 3271042
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805190
邀请新用户注册赠送积分活动 882302
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809234