MFI-CD: una red siamés ligera con interacción de características multidimensional para la detección de cambios

La detección de cambios siempre ha jugado un papel crucial en la observación de la superficie de la Tierra. Aunque los Transformadores Visuales (ViTs) han logrado un excelente rendimiento en la detección de cambios, requieren una alta complejidad computacional. Además, no aborda explícitamente las diferencias causadas por factores como el clima, la iluminación y el ángulo de disparo en pares de imágenes de teledetección (RS). Por lo tanto, proponemos una red Siamés eficiente y liviana que considera la interacción de características multidimensionales. En primer lugar, utilizamos una red de respaldo sin cabeza basada en Transformadores ligera para extraer la información de características en cada etapa para imágenes bitemporales. Para captar mejor los detalles y la estructura de las imágenes y eliminar los efectos adversos del clima, la iluminación y el ángulo de disparo, diseñamos un método de interacción de características multidimensional que utiliza métodos de interacción espacial, de canal y de amplitud después de las operaciones de extracción de características en diferentes etapas. Además, este enfoque logra cierta adaptación de dominio entre dominios bitemporales mientras preserva la correspondencia semántica original. Experimentos exhaustivos y amplios estudios de ablación en dos conjuntos de datos comunes, LEVIR-CD y S2Looking, han demostrado que nuestro método logra un mejor rendimiento con menos parámetros.