【亲测免费】 STANet：基于时空注意力的遥感图像变化检测

项目基础介绍

STANet 是一个基于时空注意力的遥感图像变化检测的开源项目，主要使用 Python 编程语言实现，依赖于 PyTorch 深度学习框架。该项目旨在提供一种高效的方法，用于检测遥感图像中的变化情况。

核心功能

该项目的主要功能包括：

• 实现了一个时空注意力神经网络（STANet），通过引入空间和时间维度的注意力机制，提高遥感图像变化检测的准确性。
• 提供了一个新的遥感图像变化检测数据集 LEVIR-CD，并包含了相应的数据加载和预处理工具。
• 包含了多种数据增强方法，如图像裁剪和旋转，以提高模型的泛化能力。
• 提供了基于 BAM（基本空间注意力模块）和 PAM（金字塔空间注意力模块）两种不同的注意力模块的模型训练和测试代码。

最近更新的功能

项目最近更新的功能主要包括：

• 补充了地理空间信息（如经纬度坐标）到每个样本，为每个样本提供了 geojson 文件和 json 文件，以记录样本名称和地理位置的对应关系。
• 增加了一个快速开始的演示脚本，以及更多的数据加载模式。
• 强化了图像增强模块，新增了裁剪和旋转功能。
• 提供了预训练权重的百度网盘链接。

以上内容为 STANet 项目的简要推荐，该项目为遥感图像变化检测领域提供了一个强大的工具，值得相关领域的研究者和开发者关注和使用。