遥感影像vit

### 遥感影像中的Vision Transformer (ViT) 技术实现 #### ViT在遥感影像的应用背景 Vision Transformer(ViT)[^1]最初是在自然语言处理领域提出的Transformer架构基础上发展而来。该模型通过将图像分割成多个固定大小的小块(patch)，并将其视为序列数据输入到多层编码器中来完成特征提取工作。 对于遥感影像而言，由于其具有高分辨率、大范围覆盖等特点，传统卷积神经网络(CNNs)难以有效捕捉全局依赖关系以及长时间跨度下的变化模式。而基于自注意力机制的ViT能够更好地适应这些需求，从而成为当前研究热点之一[^4]。 #### 数据预处理流程 为了使原始遥感影像适用于ViT框架下训练，在实际操作过程中通常会经历如下几个阶段的数据准备： - **裁剪与缩放**：按照设定好的patch尺寸(如16×16像素)对整幅图片进行均匀划分； - **标准化**：针对每个通道分别计算均值和方差，并据此调整数值分布区间至[-1, 1]之间； - **增强变换**：采用随机翻转、旋转等方式扩充样本集规模； ```python import torch from torchvision import transforms def preprocess_image(image_path, patch_size=16): transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), # 调整为标准输入尺寸 transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) image = Image.open(image_path).convert('RGB') patches = [] width, height = image.size for i in range(height // patch_size): row_patches = [] for j in range(width // patch_size): box = (j * patch_size, i * patch_size, (j + 1) * patch_size, (i + 1) * patch_size) cropped_img = image.crop(box) tensor_patch = transform(cropped_img) row_patches.append(tensor_patch.unsqueeze(dim=0)) patches.extend(row_patches) return torch.cat(patches), len(row_patches)**0.5 ``` 此段代码展示了如何读取一幅遥感影像文件并将之转换成适合送入ViT模型的形式——一系列形状相同的张量对象组成的列表。同时返回了每边包含多少个这样的子区域的信息以便后续重组还原完整的表示向量[^3]。 #### 构建ViT模型结构 构建一个简单的ViT模型用于处理经过上述方法得到的patch级特征表达可以参照下面给出的例子: ```python class PatchEmbedding(nn.Module): def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, embed_dim=768): super().__init__() self.patch_embed = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=embed_dim, kernel_size=(patch_size, patch_size), stride=(patch_size, patch_size)) def forward(self, x): B, C, H, W = x.shape assert H % self.patch_embed.stride[0] == 0 and \ W % self.patch_embed.stride[1] == 0 x = self.patch_embed(x).flatten(start_dim=-2).transpose(-1,-2) return x class VisionTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000, depth=12, heads=12, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop_rate=0., attn_drop_rate=0., norm_layer=nn.LayerNorm, embed_dim=768, img_size=224, patch_size=16): super().__init__() self.patch_embedding = PatchEmbedding(img_size=img_size, patch_size=patch_size, embed_dim=embed_dim) ... # 定义其余组件如位置编码、多头注意模块等... ... def forward_features(self, x): x = self.patch_embedding(x) cls_token = ... # 添加可学习的CLS标记作为分类依据 pos_emb = ... # 加上绝对/相对位置嵌入信息 x += pos_emb[:, :x.size()[1]] x = self.blocks(x) x = self.norm(x) return x.mean(dim=1) model = VisionTransformer() print(model(preprocessed_data)) # 输出最终预测结果 ``` 这里定义了一个基本版本的ViT类，其中包含了从图像切片映射到低维空间的关键步骤(Patch Embedding)，并通过堆叠若干个多头自我关注(Multi-head Self Attention)单元实现了深层次交互特性挖掘的目的。 #### 应用实例分析 以GitHub项目为例[^2]，该项目专注于利用改进后的RVSA算法提升遥感卫星获取的地表物体识别精度。具体来说就是借助于ViT强大的泛化能力克服以往仅依靠局部纹理特征所带来的局限性，进而达到更精准的目标定位效果。