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融合卷积和上下文变压器的遥感图像配准: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2024年第2期45卷 500-507页; 作者：侯建行陈颖李翔李铖昊上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418; 针对卷积神经网络在遥感图像配准上鲁棒性弱、精度低的问题,提出一种结合残差网络和变压器并融入四重注意力的配准算法。提出一种卷积和遥感上下文变压器混合的网络结构,替换残差网络残差块并与其它预训练卷积层结合,以特征提取。将四...; 针对卷积神经网络在遥感图像配准上鲁棒性弱、精度低的问题,提出一种结合残差网络和变压器并融入四重注意力的配准算法。提出一种卷积和遥感上下文变压器混合的网络结构,替换残差网络残差块并与其它预训练卷积层结合,以特征提取。将四重注意力机制融入特征提取网络,提高遥感图像区分性特征表示。设计双向匹配网络,采用皮尔逊互相关算法建立遥感图像之间的对应关系。实验结果表明,该模型在遥感图像配准多个评估指标下均优于其它模型。; 来源：详细信息评论

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