用于遥感图像变化检测的全尺度特征聚合网络

刘国强; 房胜; 李哲

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用于遥感图像变化检测的全尺度特征聚合网络

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变化检测（CD）是遥感的一项重要任务，通常面临许多伪变化和较大的尺度变化。目前的方法主要侧重于对差异特征的建模，忽略了从原始图像中提取足够的信息，影响了特征的识别能力，难以稳定地区分出变化区域。针对以上问题，提出了一种全尺度特征聚合网络（FFANet）来更充分地利用原始图像特征，促使生成的特征表示在语义上更丰富、在空间上更准确，从而提高了网络对小目标和目标边缘的检测性能。同时，拓展了深监督来结合多尺度的预测图，以促使不同对象在更合适的尺度上进行检测，从而提升了网络对对象尺度变化的鲁棒性。在CDD数据集上，相比于基线网络，所提方法仅增加了1.01×10~6的参数量，就将F1分数提升了0.034。

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来源
《北京航空航天大学学报》 |2022年第8期|1464-1470|共7页
作者
刘国强; 房胜; 李哲;
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作者单位

山东科技大学计算机科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像处理方法;
关键词
变化检测（CD）; 深监督; 全尺度特征聚合; 多尺度预测; 遥感图像;

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