基于孪生网络和典型语义分割模型的遥感影像变化检测方法框架研究

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本文研究了典型语义分割模型和孪生网络相结合的遥感影像变化检测方法框架。通过将孪生网络和典型语义分割模型相结合,可将多个典型的语义分割模型(U-Net、SemanticFPN、DeepLab V3、DeepLab V3+)修改为适用于解决遥感影像变化检测问题。LEVIR-CD卫星影像变化检测数据集实验表明,相比现有的变化检测模型,这种设计可实现相近甚至更好的定性和定量效果。同时,也启发我们可以直接将孪生网络和先进的语义分割模型相结合,以解决遥感影像变化检测问题。
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