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2022-08-16 13:47:01
2022-08-16
在中國(guó)海洋大學(xué)本科生研究發(fā)展計(jì)劃（SRDP）項(xiàng)目支持下,，本科生孟德森同學(xué)撰寫的論文“Synthetic Aperture Radar Image Change Detection via Layer Attention-Based Noise-Tolerant Network” 被 IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 錄用。該期刊為國(guó)際遙感領(lǐng)域權(quán)威期刊,，影響因子5.343,，處于中科院SCI二區(qū),，是CCF推薦C類期刊。
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的合成孔徑雷達(dá)（SAR）圖像變化檢測(cè)方法獲得了越來(lái)越多的關(guān)注,。然而,，現(xiàn)有的基于CNN的方法忽略了多層卷積之間的相互作用。為了解決這一問題,，我們提出了一種基于層注意的噪聲容忍網(wǎng)絡(luò)（Layer Attention-Based Noise-Tolerant Network, LANTNet）,。我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)層注意力模塊，可以自適應(yīng)地對(duì)不同卷積層的特征進(jìn)行加權(quán)融合,。此外,，我們還設(shè)計(jì)了一個(gè)對(duì)噪聲魯棒的損失函數(shù)，有效地抑制了預(yù)分類標(biāo)簽中噪聲的影響,。在三個(gè)SAR數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，LANTNet具有優(yōu)越的性能。
論文鏈接：https://readpaper.com/paper/4655294823167705089
本方法即將在 github 公開源代碼,，地址為：https://github.com/summitgao/LANTNet
