EMS-Net：面向高光谱变化检测的高效多时相自注意力网络
计算机视觉与模式识别
2023-03-27 v1 图像与视频处理
摘要
高光谱变化检测在监测城市动态发展及探测精细地物演变与变更中起着重要作用。本文提出一种新颖的高效多时相自注意力网络 (EMS-Net) 用于高光谱变化检测。所设计的 EMS 模块削减了那些相似且不含变化的特征图冗余，计算高效的多时相变化信息以生成精确二值变化图。此外，为探索变化检测的聚类特性，提出一种新颖的监督对比损失以增强未变化类的紧致性。在两个高光谱变化检测数据集上的实验表明了所提方法的优异性能与有效性。
引用
@article{arxiv.2303.13753,
title = {EMS-Net: Efficient Multi-Temporal Self-Attention For Hyperspectral Change Detection},
author = {Meiqi Hu and Chen Wu and Bo Du},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.13753},
year = {2023}
}
备注
4 pages, 5 figures, submitted to IGARSS2023