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SAAN：基于相似性感知的高分遥感图像变化检测的注意力流网络
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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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。该方法通过惩罚注意力和增加注意力解决了变化检测的样本不均衡问题。实验结果表明，与其他方法相比，该方法在F1值上分别提升了2.1%和3.6%，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
- 采用惩罚注意力和增加注意力解决样本不均衡问题
- 实验结果显示F1值提升分别为2.1%和3.6%
- 该方法具有较强的鲁棒性
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