HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

SiamixFormer: شبكة سيامية كاملة بالترانسفورمر مع دمج زمني للكشف الدقيق عن المباني وتغيرات في الصور الجغرافية ثنائية الزمن

Amir Mohammadian; Foad Ghaderi
SiamixFormer: شبكة سيامية كاملة بالترانسفورمر مع دمج زمني للكشف الدقيق عن المباني وتغيرات في الصور الجغرافية ثنائية الزمن
الملخص

يمكن أن يساعد الكشف عن المباني وكشف التغيرات باستخدام صور الاستشعار عن بعد في التخطيط الحضري وإنقاذ الأرواح. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدامها لتقييم أضرار المباني بعد الكوارث الطبيعية. حاليًا، تعتمد معظم النماذج الموجودة للكشف عن المباني على صورة واحدة فقط (صورة ما قبل الكارثة) للكشف عن المباني. وهذا يعتمد على الفكرة القائلة بأن صور ما بعد الكارثة تقلل من أداء النموذج بسبب وجود المباني المدمرة. في هذا البحث، نقترح نموذجًا مزدوجًا يُسمى SiamixFormer، يستخدم صور ما قبل وما بعد الكارثة كمدخلات. يتكون نموذجنا من مرمزين اثنين ويتميز ببنية متранسة هرمية. يتم تقديم إخراج كل مرحلة في المرمزين إلى متরنس زمني للدمج الخصائص بطريقة يتم فيها إنشاء الاستعلام من صور ما قبل الكارثة وإنشاء (المفتاح، القيمة) من صور ما بعد الكارثة. وبذلك، يتم أيضًا اعتبار الخصائص الزمنية في دمج الخصائص. ميزة أخرى لاستخدام المتراونس الزمنية في دمج الخصائص هي أنها يمكن أن تحتفظ بشكل أفضل بالمجالات المستقبلية الواسعة التي تم إنشاؤها بواسطة متراونس المرمزات مقارنة بالشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). أخيرًا، يتم تقديم إخراج المتراونس الزمني إلى محول فك بسيط (MLP decoder) في كل مرحلة. تم تقييم نموذج SiamixFormer على مجموعة بيانات xBD وWHU للكشف عن المباني وعلى مجموعتي بيانات LEVIR-CD وCDD لكشف التغيرات، وقد تفوق على أفضل النماذج الحالية.注释:- "متراونس" 是 "transformer" 的音译,用于保持专业术语的一致性和准确性。- "مرمز" 是 "encoder" 的音译,同样用于保持专业术语的一致性和准确性。- "محول فك" 是 "decoder" 的音译,用于保持专业术语的一致性和准确性。

SiamixFormer: شبكة سيامية كاملة بالترانسفورمر مع دمج زمني للكشف الدقيق عن المباني وتغيرات في الصور الجغرافية ثنائية الزمن | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI