HSANET：一种用于遥感图像变化检测的混合自交叉注意力网络
计算机视觉与模式识别
2025-04-22 v1
摘要
遥感图像变化检测是大规模监测的重要方法。我们提出HSANet，一种采用层次卷积提取多尺度特征的网络。它融合了混合自注意力和交叉注意力机制，以学习和融合全局和跨尺度信息。这使HSANet能够在不同尺度上捕获全局上下文并整合跨尺度特征，细化边缘细节并提高检测性能。我们还将开源模型代码：https://github.com/ChengxiHAN/HSANet。
引用
@article{arxiv.2504.15170,
title = {HSANET: A Hybrid Self-Cross Attention Network For Remote Sensing Change Detection},
author = {Chengxi Han and Xiaoyu Su and Zhiqiang Wei and Meiqi Hu and Yichu Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.15170},
year = {2025}
}