BIT在第六期论文复现赛中如何进行变化检测?
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BIT-CD的结构如下图所示。作者通过一个CNN骨干网络(ResNet)从输入图像对中提取高层语义特征,并且使用空间注意力将每个时间特征图转换成一组紧凑的语义tokens。然后使用一个transformer编码器在两个tokens集中建模上下文,得到了富有上下文的tokens被一个连体transformer解码器重新投影到像素级空间,以增强原始像素级特征。最终,作者从两个细化的特征图计算特征差异图像(FDIs),然后将它们送到浅层CNN以产生像素级变化预测。
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BIT-CD的结构如下图所示。作者通过一个CNN骨干网络(ResNet)从输入图像对中提取高层语义特征,并且使用空间注意力将每个时间特征图转换成一组紧凑的语义tokens。然后使用一个transformer编码器在两个tokens集中建模上下文,得到了富有上下文的tokens被一个连体transformer解码器重新投影到像素级空间,以增强原始像素级特征。最终,作者从两个细化的特征图计算特征差异图像(FDIs),然后将它们送到浅层CNN以产生像素级变化预测。

