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scene change detection
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零样本场景变化检测
我们提出了一种新颖的无需训练的场景变化检测方法，该方法利用跟踪模型进行连续帧变化检测，通过识别共同物体和检测新的或缺失的物体。我们还通过引入自适应内容阈值和样式桥接层解决了输入图像之间的内容差异和样式差异问题，并将该方法扩展到视频以提高场景
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19 days ago
基于 3D 点云的太空舱无监督变化检测
提出了一种基于点云的场景变化检测算法，以实现未来太空栖息地的自主机器人照料，该算法使用原始未标记点云作为输入，并通过修改的期望最大化高斯混合模型聚类和地球移动距离的比较来进行变化检测，并使用 NASA Ames Granite 实验室的测试
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7 months ago
SeaDSC：一种基于视频的无监督方法用于无人水面船只的动态场景变化检测
我们的研究主要探讨了海洋视觉中的场景变化检测，在这项工作中，我们利用计算机视觉技术结合非监督学习的方法，通过使用多个海洋数据集进行模型训练，提出了一种基于相似度评分的动态场景变化检测技术，实验证明了其高效的性能。
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8 months ago
SARAS-Net：尺度和关系感知孪生网络用于变化检测
本文提出了一个名为 SARAS-Net 的新型深度学习模型，结合了关系感知、尺度感知和交叉转换器三个模块，以更好地解决场景变化检测中存在的空间信息、尺度改变和交互信息等问题，并在多个公共数据集上取得了 State-of-the-Art 准确
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2 years ago
学习测量变化：用完全卷积的孪生度量网络进行场景变化检测
该论文提出了一种用于场景变化检测的新型完全卷积孪生度量网络 (CosimNet)，采用对比损失来获得更具判别力度量，其中提出了基于阈值的对比损失 (TCL) 来处理由大视点差异引起的多噪音变化。最后将距离度量集成到分割框架中，并通过变化图和
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6 years ago
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