摘要
本发明提供一种基于多模态网络的林地变化检测方法，属于检测方法领域，本发明对于变化任务从查询入手，利用Transformer进行特征查询，将模型设计为孪生结构，模型利用self attention和cross attention进行多模态的交互，可以更好地区分真实变化和噪声，从多个角度捕捉目标的变化，从而提供更全面和准确的变化检测结果，提高林地变化检测的准确性。本发明以基于SegFormer网络为骨干网络，并对骨干结构进行改进，通过在输入阶段增加卷积层，并将SegFormer网络Efficient Self‑Attention部分替换为Swin Transformer的窗口注意力机制，增强局部特征提取能力，同时通过滑动窗口机制保留全局建模能力，更适应林地变化检测任务，为非法占用林地、毁林开垦等行为的早发现、早制止提供技术支撑。
