典型文献
用于遥感图像变化检测的全尺度特征聚合网络
文献摘要：
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1.01×106的参数量,就将F1分数提升了0.034.
文献关键词：
变化检测(CD);深监督;全尺度特征聚合;多尺度预测;遥感图像
中图分类号：
作者姓名：
刘国强;房胜;李哲
作者机构：
山东科技大学 计算机科学与工程学院,青岛266590
文献出处：
引用格式：
[1]刘国强;房胜;李哲-.用于遥感图像变化检测的全尺度特征聚合网络)[J].北京航空航天大学学报,2022(08):1464-1470
A类：
全尺度特征聚合,FFANet,深监督
B类：
遥感图像,变化检测,聚合网络,尺度变化,差异特征,原始图像,识别能力,分出,图像特征,特征表示,语义上,小目标,检测性能,同对,更合,对对,CDD,线网,参数量,多尺度预测
AB值：
0.263526
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