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基于复数域Transformer-Unet混合模型的PolSAR地物分类
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作者 谢雯 张嘉鹏 +1 位作者 张哲哲 闪晨超 《遥测遥控》 2024年第3期35-42,共8页
传统的基于深度学习的极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)地物分类方法,通过堆叠卷积层提取图像局部特征,难以建立长距离依赖关系。基于自注意力机制的深度学习模型Transformer (变换)在图像分类任务中取... 传统的基于深度学习的极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)地物分类方法,通过堆叠卷积层提取图像局部特征,难以建立长距离依赖关系。基于自注意力机制的深度学习模型Transformer (变换)在图像分类任务中取得了成功,其自注意力机制能够捕获全局像素之间的关联性,同时PolSAR地物分类任务被证实:相比于实数域,其在复数域上表现出更好的分类效果。因此,本文将Transformer引入到复数域中,提出了一种基于复数域的Transformer和Unet (语义分割网络)混合模型(CT-Unet)用于PolSAR地物分类,将Transformer与CNN相结合,对复数类型的PolSAR数据进行特征提取,使用西安数据集和德国数据集进行PolSAR地物分类的实验结果表明:提出的模型能够有效提高PolSAR地物分类的准确性,Transformer有望在PolSAR地物分类任务中弥补卷积神经网络的不足。 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达 复数域 TRANSFORMER Unet
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KDTGAN:基于Transformer-GAN和知识蒸馏的高光谱目标检测
2
作者 谢雯 闪晨超 +1 位作者 张哲哲 张嘉鹏 《遥测遥控》 2024年第2期10-17,共8页
高光谱目标检测在地球观测中至关重要,被广泛应用于军事和民用领域。然而,由于高光谱图像的背景复杂性和目标样本的有限性,该任务面临较大的挑战。本文首先采用CEM (约束能量最小化)粗检测方法提取背景数据。随之,引入了一种新的知识蒸... 高光谱目标检测在地球观测中至关重要,被广泛应用于军事和民用领域。然而,由于高光谱图像的背景复杂性和目标样本的有限性,该任务面临较大的挑战。本文首先采用CEM (约束能量最小化)粗检测方法提取背景数据。随之,引入了一种新的知识蒸馏模型,即KDTGAN (通过Transformer-GAN实现)。教师模型的生成器采用了Transformer编码器的结构,并结合多尺度数据融合的方法,能够准确地学习背景分布,进而通过重构背景信息实现目标检测。为了克服GAN(生成对抗网络)训练不稳定的挑战,特别是纯背景数据的稀缺性,本文提出了一种新的损失算法,以减小可疑目标样本对模型性能的负面影响。为了降低模型的计算负担,本文引入知识蒸馏,并设计新的蒸馏损失对学生模型加以约束,使模型轻量化的同时提高学生模型检测精度。实验结果表明:KDTGAN相较于当前检测方法表现更优,具有更高的检测精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 高光谱图像 目标检测 知识蒸馏 生成对抗网络 Transformer-GAN
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