本文提出了一种双注意力的全卷积连体网络（DASNet），通过对远距离依赖关系的捕获，以获取更具有区分性的特征表示以提高模型的识别性能，通过惩罚注意力以不改变特征对并增加注意力以转换特征对的加权双边距离损失，以解决变化检测的样本不均衡问题，实验结果表明，与其他基线方法相比，所提出的方法在 F1 值上分别实现最大 2.1% 和 3.6% 的提升，具有较强的鲁棒性。

Mar, 2020

设计了一种新颖的相似性感知注意力流网络（SAAN），通过深度监督相似性优化来明确引导深度编码器层从双时相输入图像中发现语义关系；同时，引入相似性引导的注意力流模块和注意力流机制来引导模型关注具有区分性的通道和区域，达到高效的变化检测和语义一致性维护。

Aug, 2023

本文提出了一种双重关注生成对抗网络，用于实现高分辨率遥感图像变化检测任务，通过生成对抗策略优化检测模型的权重，增强预测的空间连续性，并通过多层特征提取器、多尺度自适应融合模块和上下文细化模块来有效融合多层次特征，提升对多尺度对象的识别能力。与其他先进方法相比，在 LEVIR 数据集上实验结果显示，DAGAN 框架具有更好的性能，均值 IoU 达到 85.01%，均值 F1 得分达到 91.48%。

Oct, 2023

本文提出了一种基于 3D 点云数据的变化检测方法 ——Encoder Fusion SiamKPConv 网络，通过对 Siamese KPConv 网络提供手工特征和变化相关特征，该方法在提高交并比的同时，避免了栅格化过程中的信息损失，优于当前 SoTA 方法。

Apr, 2023

通过深度学习技术的发展，本文提出了一种基于渐进前景平衡采样策略的深度学习模型来解决变化检测任务中改变和不改变的像素之间不平衡的问题，并设计了一种层次化注意力网络（HANet），以提高检测性能。

Apr, 2024

本文中，我们提出了一种新的思路，将变化检测降低到语义分割的级别，通过一个新模块 MTF 提取变化信息和融合时间特征，并利用主流语义分割技术解决变化检测中的一般分割问题。最后，我们提出了 C-3PO 网络，可以在像素级别上检测变化并取得最先进的性能。

Jun, 2022

该研究论文提出了一种使用遮罩视图的变化检测方法，其中包括了用于变化提取的 Siamese 骨干网络、像素解码器、变换器解码器和归一化检测器等组件，同时还提出了定制的改变检测任务实例网络 CDMaskFormer，该网络能在复杂情景下准确识别感兴趣区域的变化。通过在五个基准数据集上的实验，CDMaskFormer 展现出了令人满意的效率 - 准确度平衡的性能。

Jun, 2024

本论文提出了首个大规模高分辨率语义变化检测数据集，使用全卷积神经网络进行语义变化检测和土地覆盖分类，提出了一种序列训练方案，避免设置权衡不同损失函数而取得最佳效果的超参数。

Oct, 2018

本文提出了一种全新的变化检测方法，采用转换器进行从头开始训练，并在四个公共基准测试中实现了最先进的性能。该方法使用一种混洗的稀疏注意力操作来捕获 CD 数据的固有特征，并介绍了一种改变增强的特征融合模块来提高相关语义变化，同时抑制噪声。

Apr, 2023

本文提出了具有核对齐图像对的三种全卷积神经网络结构来执行变化检测，其中最显著的是，我们提出了两个完全卷积网络的连体扩展，利用当前问题的启发式规则在我们对两个开放变化检测数据集、使用 RGB 和多光谱图像的测试中取得了最佳结果。我们展示了我们的系统能够使用注释变化检测图像从头开始学习，我们的架构表现优于先前提出的方法，同时比相关系统快至少 500 倍。这项工作是朝着有效处理大规模地球观测系统数据的一步。

Oct, 2018