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O mecanismo comum de atenção de canal mapeia estatísticas de características para pesos de características. No entanto, a eficácia deste mecanismo pode não ser garantida em imagens de sensoriamento remoto devido a diferenças estatísticas entre múltiplas bandas. Este artigo propõe um novo mecanismo de atenção de canal baseado em informação de características chamado mecanismo de atenção de entropia de informação de características (FEM). O FEM constrói uma relação entre características com base na entropia de informação de características e, em seguida, mapeia essa relação para sua importância. O conjunto de dados de Vaihingen e o conjunto de dados do OpenEarthMap são selecionados para experimentos. O método proposto foi comparado com o mecanismo de compressão e excitação (SEM), o mecanismo de atenção de bloco convolucional (CBAM) e o mecanismo de atenção de canal de frequência (FCA). Comparado com esses três mecanismos de atenção de canal, o mIoU do FEM no conjunto de dados de Vaihingen melhorou em 0,90%, 1,10% e 0,40%, e no conjunto de dados do OpenEarthMap, melhorou em 2,30%, 2,20% e 2,10%, respectivamente. O mecanismo de atenção de canal proposto neste artigo mostra desempenho superior na classificação de uso da terra em sensoriamento remoto.
Duan et al. (Mon,) estudaram essa questão.