摘要
本发明涉及计算机视觉领域,具体涉及一种超高分辨率遥感图像变化检测的平衡全局和局部表征网络及方法,本发明提出的网络在可以保留更多的变化特征,同时有效的平衡全局和局部表征,最后利用深层语义信息指导变化图的生成。具体而言,本发明提出的网络使用视觉曼巴特征编码器代替普通卷积神经网络特征编码,并且利用门控融合方法、平衡全局和局部表征方法、深度语义细化方法处理视觉曼巴特征编码器的特征。保持了更多的变化特征,同时平衡全局和局部特征,利用深度语义信息特征,抑制伪变化区域,增强变化区域。本发明通过上述网络,配合超高分辨率遥感图像变化检测方法,大大提高了超高分辨率遥感图像变化检测的性能。
技术关键词
高分辨率遥感图像
解码器
输出特征
编码器
分支
融合特征
表征方法
状态空间模型
融合方法
卷积神经网络特征
视觉
通道
语义
全局平均池化
卷积模型
多层感知机
系统为您推荐了相关专利信息
图像
导频信号
通信方法
信道解码器
信息熵计算方法
喷墨打印机控制系统
光栅编码器
扫描电机
补偿方法
传感器融合算法
图片检索方法
三元组损失函数
多模态特征融合
文本编码器
图像编码器
介入穿刺手术
直线滑台模组
诊疗系统
探头夹持机构
穿刺机械臂