近日，张永军老师团队在地球科学和遥感领域顶级期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（JCR-1,IF=8.125,中科院一区TOP期刊）》发表了题为“Threshold Attention Network for Semantic Segmentation of Remote Sensing Images”的学术论文。论文第一作者为2021级硕士生龙伟，通讯作者为张永军老师。文本计算与认知智能教育部工程研究中心与公共大数据国家重点实验室为共同单位。

遥感是获取地理空间信息的一个重要来源，在许多应用领域中发挥着重要作用。语义分割是遥感的基本任务之一，需要为遥感图像中的每一个像素都分配一个唯一的类别标签。语义分割领域常用的自注意力机制（Self-attention mechanism, SA）虽然可以捕捉到长距离像素依赖关系，使网络能够建模输入特征之间的全局依赖关系。但是，自注意力机制中使用的高密度注意力特征图会导致计算复杂度很大。人类在对图像进行分割时，通常会将图像划分成许多个像素类似的区域，然后再去关注这些区域块之间的关系。该论文受此启发设计了一种全新的可以获取不同特征区域块间的依赖关系的阈值注意力。

该论文提出了一种新颖的阈值注意力机制（Threshold Attention Mechanism, TAM）。这种注意力机制在减小自注意力计算量和遥感分割领域的区域特征建模取得了重要突破。阈值注意力机制不仅能更好地获取遥感图像特征图不同区域之间的关联性，还能显著地减少了计算量，突破了原有注意力机制计算量巨大的缺陷。

IEEE TGRS是地球科学和遥感领域的世界顶级期刊之一，是IEEE地球科学与遥感技术协会（GRSS）会刊，在遥感技术和地球科学领域具有很高影响力。

阈值注意力网络总体结构图

阈值注意力模块图

                              期刊《IEEE TGRS》封面

论文信息：Threshold Attention Network for Semantic Segmentation of Remote Sensing Images

Authors: Wei Long, Yongjun Zhang, Zhongwei Cui，Yujie Xu, Xuexue Zhang

Source: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing

DOI: 10.1109/TGRS.2023.3276081

论文链接: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10124446