SiamixFormer: 시간적 융합을 사용한 정확한 건물 검출 및 변화 검출을 위한 완전 트랜스포머暹體 Siamese 네트워크 注意：在韩文中，“Siamese”通常直接使用英文，而“transformer”也可以保持英文原样。因此，更常见的翻译方式是： SiamixFormer: 시간적 융합을 사용한 정확한 건물 검출 및 변화 검출을 위한 완전 트랜스포머 Siamese 네트워크

원격 감지 이미지를 활용한 건물 탐지 및 변화 탐지는 도시 계획과 구조 활동에 도움을 줄 수 있습니다. 또한, 자연 재해 후 건물 피해 평가에도 사용될 수 있습니다. 현재 대부분의 기존 건물 탐지 모델은 단일 이미지(재해 전 이미지)만을 사용하여 건물을 탐지합니다. 이는 재해 후 이미지에 파괴된 건물이 포함되어 있어 모델의 성능을 저하시킨다는 개념에 기반하고 있습니다. 본 논문에서는 재해 전후 이미지를 입력으로 사용하는 시아믹스포머(SiamixFormer)라는 쌍생 네트워크 모델을 제안합니다. 제안된 모델은 두 개의 인코더와 계층적 트랜스포머 아키텍처를 갖추고 있습니다. 각 인코더의 모든 단계에서 출력은 시간적 트랜스포머로 전달되어, 쿼리는 재해 전 이미지에서 생성되고 (키, 값)은 재해 후 이미지에서 생성되는 방식으로 특성 융합이 이루어집니다. 이를 통해 시간적 특성도 특성 융합 과정에서 고려됩니다. 시간적 트랜스포머를 특성 융합에 사용하는 또 다른 장점은 CNN보다 트랜스포머 인코더가 생성한 큰 수용 영역을 더 잘 유지할 수 있다는 점입니다. 마지막으로, 시간적 트랜스포머의 출력은 각 단계에서 간단한 MLP 디코더로 전달됩니다. SiamixFormer 모델은 xBD 및 WHU 데이터셋에서 건물 탐지 성능을 평가하였으며, LEVIR-CD 및 CDD 데이터셋에서는 변화 탐지 성능을 평가하여 최신 연구 결과를 능가하였습니다.