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作者：邓荣;徐海彪;王栋;普运伟;
单位：昆明理工大学国土资源工程学院;昆明理工大学信息工程与自动化学院;
摘要：针对现有遥感影像变化检测方法在复杂场景下易出现误报与漏报的问题,提出一种用于遥感影像变化检测的多尺度交互融合网络(MSIFNet).利用通道注意力、空间注意力与交叉注意力机制,设计了双分支特征融合模块,对不同时相的多尺度特征进行有效交互;设计了多特征融合模块,对各级特征进行高效融合,以增强网络在不同尺度变化场景下的鲁棒性.在常用数据集LEVIR-CD、WHU-CD和CLCD上的对比结果表明, MSIFNet的各项评价指标均优于对比算法,分别获得91.16%、 94.79%和78.16%的F1分数,在影像细微变化检测方面表现出色,验证了该模型的有效性和良好性能.
关键词：遥感影像;;深度学习;;变化检测;;多尺度特征;;注意力机制
