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论文链接：https://arxiv.org/pdf/2209.01206.pdf

在过去的十年中，基于深度学习的算法在遥感图像分析的不同领域中得到了极大的普及。最近，最初在自然语言处理中引入的基于transformers的架构已经遍及计算机视觉领域，其中自注意力机制已经被用来替代流行的卷积算子来捕获远程依赖。受计算机视觉最近进步的启发，遥感界也见证了对视觉transformers在各种不同任务中的探索。尽管许多调查都集中在计算机视觉中的transformers上，但据我们所知，我们是第一个对基于遥感transformers的最新进展进行系统综述的人。我们的调查涵盖了60多种基于transformers的最新方法，用于解决遥感子领域的不同遥感问题:非常高分辨率(VHR)、高光谱(HSI)和合成孔径雷达(SAR)图像。我们通过讨论transformers在遥感中的不同挑战和开放问题来总结调研。此外，我们打算经常更新和维护遥感论文中最新的transformers，它们各自的代码: https: //github.com/VIROBO-15/Transformer-in-Remote-Sensing

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