基于小波的双维聚合网络用于 SAR 图像变化检测

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内容提要

本文提出了一种双注意力的全卷积连体网络(DASNet),通过捕获远距离依赖关系,提高模型的识别性能。该方法通过惩罚和增加注意力解决变化检测的样本不均衡问题。实验证明,该方法在F1值上有2.1%和3.6%的提升,具有鲁棒性。

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关键要点

  • 提出了一种双注意力的全卷积连体网络(DASNet)
  • 通过捕获远距离依赖关系,提高模型的识别性能
  • 采用惩罚和增加注意力的方法解决样本不均衡问题
  • 实验结果显示F1值提升2.1%和3.6%
  • 该方法具有较强的鲁棒性
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