| 一种联合空间约束与差异特征聚合的变化检测网络EI北大核心CSCD |
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| 引用本文： | 韦春桃,龚成,周永绪.一种联合空间约束与差异特征聚合的变化检测网络EI北大核心CSCD[J].测绘学报,2023(9):1538-1547. |
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| 作者姓名： | 韦春桃 龚成 周永绪 |
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| 作者单位： | 重庆交通大学智慧城市学院 |
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| 摘 要： | 变化检测旨在观测地物在不同时序中的表达差异。深度学习已成为实现这一任务的主流手段,现有基于深度学习的遥感变化检测方法中,普遍更专注于对图像中的深度特征进行学习,而忽略了不同层级特征之间语义优势及差距,从而导致检测性能不足。为此,本文提出了一种联合空间约束与差异特征聚合的变化检测网络,通过控制特征信息在网络中的流动,消除检测对象底层特征和高层语义信息之间差异性,提高预测结果的质量。首先,利用孪生网络并结合特征金字塔结构生成多尺度差异特征;然后,使用所提出的坐标自注意力机制(CSAM)对低层特征进行空间约束,强化对变化区域边缘结构及精确位置的学习,并结合经典的卷积注意力模块充分捕捉上下文变化信息;最后,使用门控融合机制提取通道关系,控制多尺度特征的融合,以生成边界清晰、内部完整的变化图像。在变化检测数据集CDD和LEVIR-CD上对本文方法进行了试验,与已有变化检测网络模型进行比较,本文方法在不同场景下均表现出最佳的检测效果。
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| 关 键 词： | 变化检测 多尺度差异特征 空间约束 门控融合机制 复杂场景 |
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