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用于VHR图像变化检测的密连连体网络( SNUNet-CD: A Densely Connected Siamese Network for Change Detection of VHR Images )
S Fang K Li J Shao Z Li
变化检测是遥感(RS)图像分析中的一项重要任务。它广泛应用于自然灾害监测与评估、土地资源规划等领域。作为一种像素间的预测任务，变化检测对原始位置信息的利用是敏感的。目前的变化检测方法往往侧重于深层变化语义特征的提取，而忽视了包含高分辨率、细粒度特征的浅层信息的重要性，这往往会导致变化目标边缘像素的不确定性和小目标的判断失误。在这封信中，我们提出了一个用于变化检测的密集连接的连体网络，即SNUNet-CD（连体网络和NestedUNet的组合）。SNUNet-CD通过编码器与解码器之间、解码器与解码器之间紧凑的信息传输，缓解了神经网络深层定位信息的丢失。此外，还提出了集成通道注意模块(ECAM)来进行深度监控。通过ECAM可以提炼出不同语义层次最具代表性的特征，并用于最终的分类。实验结果表明，该方法在许多评价标准上都有较大的改进，并且在精度和计算量之间取得了较好的折衷。
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