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因为遥感图像背景复杂,所以提取判别性强特征是遥感图像检索的一个核心技术。本文引入双重自注意力模块,利用空间和通道上的长距离上下文信息,编码局部特征,从而增强特征的表达能力。本文分别在3个典型的数据集上做了实验,在UC Merced Land Use、Satellite Remote Sensing Image Database、NWPU-RESISC45的平局检索精度分别为0.92、0.90和0.89。实验表明,双重自注意力深度学习网络对遥感图像检索性能的提升有显著的作用。