Oct, 2023

一种用于遥感图像变化检测的双重注意力生成对抗网络

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TL;DR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%。
remote sensingchange detectiongenerative adversarial networkmulti-level featuresdagan framework
发现论文，激发创造
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    Mar, 2020

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    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

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    Jan, 2022

  • 基于图交互的遥感图像变化检测

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    Jul, 2023

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    Aug, 2019

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    Apr, 2024

  • 无监督融合卷积神经网络方法用于遥感图像变化检测

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    Nov, 2023

  • 寻找变革？掷骰子并要求关注

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    Sep, 2020

  • Changen2: 多时相遥感生成变化基础模型

    我们提出了基于生成模型的变化数据生成器 Changen2，它能够通过自监督学习从未标记的单时相影像中生成时间序列影像及其语义和变化标签，具有优秀的时空可扩展性和迁移能力。

    Jun, 2024

  • 变化导向网络：将变化先验纳入辅助进行遥感影像变化检测

    CGNet 通过生成具有丰富语义信息的深度特征的变化图，利用其作为先验信息来引导多尺度特征融合，解决了传统卷积神经网络接收场不足的问题，进而有效地提高了变化特征的表达能力，并在四个主要的变化检测数据集上验证了其有效性和效率。

    Apr, 2024