Transformer在遥感上效果差？这完全是在胡扯！

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【Transformer+遥感】是当前的研究热点，旨在通过Transformer模型强大的全局特征学习能力，提升遥感图像处理的性能。该研究方向通过引入Transformer架构，解决了传统卷积神经网络在遥感图像语义分割、变化检测等任务中对全局信息捕捉不足的问题。相关研究工作通过设计创新的模型和模块，如双解码器结构、输入变换模块等，增强了Transformer在处理高分辨率遥感图像时的特征提取和细节保持能力。 为了帮助大家全面掌握【Transformer+遥感】的方法并寻找创新点，本文总结了最近两年【Transformer+遥感】相关的15篇前沿研究成果，这些论文、来源、论文的代码都整理好了，希望能给各位的学术研究提供新的思路。 需要的同学 扫码添加我 回复“ 遥感15 ”即可全部领取 三篇论文解析 1、An attention-based multiscale transformer network for remote sensing image change detection 方 ………………………………