가시광선 및 근적외선 원격 탐사 이미지 간 정확한 특징점 매칭을 위해 경량 트랜스포머 기반의 자기 지도 학습 네트워크를 제안한다.
A self-supervised transformer-based approach, termed LTFormer, generates robust feature descriptors to effectively match keypoints between visible and near-infrared remote sensing images.