基于差异增强Swin Transformer的遥感图像变化检测方法

本发明公开了一种基于差异增强Swin Transformer的遥感图像变化检测方法。首先，构建了一个基于孪生神经网络架构的骨干网络，用于提取双时相遥感图像不同层级的深度特征；然后，提出了一个差异增强模块(DEM)，用于在不同层级上增强双时相遥感图像间的差异特征学习；接着，引入了一个Swin Transformer模块(STM)，对全局上下文信息进行建模，在扩大网络接受域的同时捕获更多的变化细节；最后，设计了一个特征权重融合模块(FWFM)，以有效聚合多层级特征差异图。本发明提出的差异增强模块中融入了注意力机制，可有效提高双时相遥感图像的差异特征表达；同时设计的特征权重融合模块可有效解决遥感图像变化检测时存在的语义损失、及不同级别特征贡献度不均等问题。