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高分辨率卫星图像变化检测的Siamese NestedUNet网络( Siamese NestedUNet Networks for Change Detection of High Resolution Satellite Image )
K Li Z Li S Fang
变化检测是遥感(RS)图像分析中的一项重要任务。随着深度学习的发展和RS数据量的增加，基于监督学习的变化检测方法越来越多。本文对语义分割网络UNET++进行了改进，提出了一种用于变化检测的全卷积连体网络（Siam-NestedUNet）。我们将三种连体结构分别与UNET++结合，探讨了在具有较强特征提取能力的骨干网条件下连体结构对变化检测任务的影响。此外，针对Siam-NestedUNet中多输出的特点，我们设计了一组实验来探究输出在不同语义层次上的重要性水平。实验结果表明，该方法在查准率、查全率、F1分数和总体准确率等多个指标上均有较大提高，比其他SOTA变化检测方法具有更好的性能。我们的实现将在https://github.com/likyoo/siam-nestedunet上发布。
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