结合差异增强的异源遥感影像变化检测网络 |
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作者姓名: | 邱云飞 屈照阳 方立 |
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作者单位: | 1. 辽宁工程技术大学软件学院;2. 中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心遥感信息工程实验室 |
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基金项目: | 国家自然科学基金项目(62173171);;国家自然科学基金-青年基金项目(42101359);;辽宁省自然科学基金资助项目(2015020095);;辽宁省教育厅科学技术研究资助项目(LJYL051); |
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摘 要: | 针对现有变化检测方法中单分支网络将原始影像直接求和造成的差异信息损失以及中小目标误检等问题,提出一种基于U-Net的结合差异增强的变化检测网络。将差分图像经过通道注意力机制学习每个通道在特征表示中的差异性,生成与通道相关的权重;利用这些权重与原始图像加权求和,然后将特征增强后的两期图像融合后输入网络;接着通过密集残差块加强编码器信息传递和复用;利用不同形式和尺度的卷积进一步细化检测结果。所提方法在Sardinia和Shuguang数据集中与主流方法进行对比,相较于MUNet, OA分别提升了1.27%和0.74%;F1分别提升了5.32%和1.75%。结果表明,所提方法能够充分利用差异信息,对中小目标以及边缘细节有较高的分割能力。
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关 键 词: | 异源遥感影像 变化检测 密集残差 差异增强 空洞多尺度卷积 |
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