Apr, 2023

变化检测需要变化信息：改进深度三维点云变化检测

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TL;DR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。
change detection3d point cloudssiamese networkhand-crafted featuresencoder fusion siamkpconv
发现论文，激发创造
  • 基于自交叉 Transformer 模型的点云变化检测器研究

    在这篇论文中，我们利用 3D 点云构建了一个适用于变化检测的网络，并提出了一种新的适用于变化检测的模块 Cross transformer。同时，我们使用我们的网络对隧道数据进行变化检测的测试实验。

    Sep, 2023

  • 全卷积孪生网络用于变化检测

    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

  • DC3DCD：多类别三维点云变化检测的无监督学习

    本文提出了一种无监督方法 DeepCluster 3D Change Detection（DC3DCD），用于检测和分类多类变化，基于 3D 点云，并在模拟和真实数据集上进行了评估，结果深度聚类与标记方法相比具有较高的准确性和竞争性。

    May, 2023

  • 寻找变革？掷骰子并要求关注

    本研究提出了一种新的基于深度学习的遥感语义变化检测方法，使用新的注重视觉任务的注意力模块和新的损失函数，实现了优秀的检测性能，达到了行业最高水平。

    Sep, 2020

  • 利用学习到的地点识别描述符和点到体素比较在稀疏两时刻点云中进行不规则变化检测

    本文提出一种基于深度学习的点云配准和不规则物体提取的三维点云变化检测方法，并利用地图合并算法建立一个公共的坐标系，通过提取 3D 点云的鲁棒且具有区分性的特征来检测连续点云帧之间的变化并且找到变化区域，最后通过与两个时间点比较来提取任何导致该区域改变的障碍物。该方法在现场实验中得到成功评估，能够检测出 3D 点云中的不同类型的变化，具有构筑物施工安全监控，测绘和勘探等领域的重要应用和发展前景。

    Jun, 2023

  • 如何将变化检测简化为语义分割

    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

  • 3D 变化检测：通过 2D 分割掩模

    该研究论文提出了一种无监督的物体发现方法，通过 3D 变化检测和 2D 分割任务的组合，利用图优化技术将 2D 分割信息应用于 3D 空间，从而提高初始不完全的 3D 变化检测的准确性。实验证明该方法在 3D 扫描数据集上表现优于竞争基线算法，取得了最先进的效果。

    Dec, 2023

  • DASNet：双卷积全尺寸孪生注意力网络用于高分辨率卫星图像变化检测

    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

  • T-UNet：用于高分辨率遥感影像变化检测的三元 UNet

    远程感知图像变化检测中存在虚警和缺失检测的问题。本论文提出了一种新型网络 Triplet UNet (T-UNet)，通过三支编码器同时提取目标特征和前后时间相位图像之间的变化特征。为了有效地交互和融合三支编码器提取的特征，我们提出了一个多支空间 - 光谱交叉注意力模块 (MBSSCA)。在解码器阶段，引入了通道注意力机制 (CAM) 和空间注意力机制 (SAM)，以充分挖掘浅层的细节纹理信息和深层的语义定位信息。

    Aug, 2023

  • SIENet：用于三维点云物体检测的空间信息增强网络

    使用 LIADAR 进行三维物体检测时，由于点云密度不均衡，距离传感器更远的物体采集的点较少，导致检测精度下降。为解决这一挑战，作者提出了名为 SIENet 的二阶段三维物体检测框架，其中设计了空间信息增强模块和多分支的混合范式区域提案网络 (HP-RPN) 等，其在 KITTI 三维物体检测基准测试数据集上取得了远超其他方法的显著性能表现。

    Mar, 2021