双向交互变换网络

小变化检测能力更强

通过非对称交互注意力与全局特征融合，增强小目标检测和边缘细节提取能力。

ZiJian, Chen · 宋永红 · Yue, Ma · GuoFu, Li · Rui, Wang · Hu, Hao

IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2023

技术优势

边缘更准

非对称交互注意力模块（IAM）在特征提取过程中进行特征融合，充分利用自注意力优势，提高边缘特征提取能力。

小目标不漏检

全局注意力特征融合模块（GFFM）增强网络对空间信息的选择性，进一步提升小目标检测性能。

参数更少

IAM模块减少了参数数量，与其它transformer方法相比更轻量。

应用场景

• 遥感变化检测：用于检测地表变化，尤其适合城市扩张、灾害评估等需要精确边界和小变化识别的场景。
• 目标检测：用于高分辨率遥感图像中的小目标检测，如车辆、建筑物等。
• 边缘检测：用于提取变化区域的精确边缘，改善变化检测结果的分割精度。
• 遥感图像处理：作为即插即用的模块集成到现有遥感图像处理流程中，提升边缘和小目标处理能力。