Jul, 2024

MineNetCD: 远程感知影像中全球矿山变化检测的基准

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TL;DR通过遥感技术，引入 MineNetCD 全球矿业变化检测的综合基准、建立全球矿业变化检测数据集，包括超过 70,000 个遥感图像，并构建了一种基于 ChangeFFT 模块的基准模型和一个统一的变化检测（UCD）框架，通过实验验证了方法的有效性。
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发现论文，激发创造
  • 通过知识审查和在线不确定性估计实现遥感图像精确可靠变化检测

    本文介绍了一种新的改变检测网络 AR-CDNet，能够提供精确的改变图和生成像素级不确定性，并使用知识评估策略从低级特征到高级特征提取时间变化知识，最终通过聚合在线不确定性估计分支提取的基于多级时差特征的确定性特征，提高了改变检测的准确性。

    May, 2023

  • EfficientCD: 基于双时态交换层的高效变化检测新策略

    提出了一种名为 EfficientCD 的新型深度学习框架，专门用于遥感图像变化检测，采用 EfficientNet 作为主干网络进行特征提取，并通过新设计的 ChangeFPN 模块和层间特征上采样模块结合欧式距离来增强特征融合和重建，实验结果表明 EfficientCD 在变化检测准确性方面表现出色。

    Jul, 2024

  • 高分辨率遥感图像中开放式矿边界和规模信息网络综合应用于变化检测

    该研究论文提出了一种综合邻域和尺度信息网络（INSINet），以在高分辨率遥感图像中进行露天矿变化检测。实验结果显示，将邻域和尺度信息融合到 INSINet 中可以提高 F1 得分，整体精度为 97.69%，交并比为 71.26%，F1 得分为 83.22%，对于高分辨率遥感图像中的露天矿变化检测具有重要意义。

    Mar, 2024

  • 大规模语义变化检测的多任务学习

    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

  • 重新思考带有遮罩视图的遥感变化检测

    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

  • 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

  • TransY-Net：用于遥感图像变化检测的全 Transformer 网络学习

    本研究提出了一种名为 TransY-Net 的新型变化检测学习框架，通过全局视图改善特征提取，以金字塔方式结合多级视觉特征，利用 Transformer 进行长程依赖建模并使用深度监督学习，获得了优于其他方法的性能。

    Oct, 2023

  • 基于图交互的遥感图像变化检测

    提出了一种基于图交互网络的双时相遥感变化检测方法，并采用 ResNet18 作为骨干网络，在 GZ CD 数据集上取得了优异的性能。

    Jul, 2023

  • 遥感变化检测方法的综述：过去十年的全面回顾

    此文章综述了遥感变化检测中深度学习在图像处理中的重要性，提供了算法分类和数据集分类的综述，并总结了现有算法的性能，为未来的研究方向提供了启示。

    May, 2023

  • 基于修剪和汇聚的轻量级图像补丁级变化检测网络的研究

    提出了一种轻量级裂纹级变化检测网络（LPCDNet），用于快速去除大规模双时期图像中的许多未改变的裂纹对，从而加速后续的像素级 CD 处理阶段并减少其内存成本。

    Oct, 2023