摘要
本发明公开了一种用于遥感图像语义变化检测的方法,属于遥感图像语义变化检测领域,包括利用残差网络进行双时相特征提取,双时相特征送入到构建的差异增强模块中建模差异信息,得到双时相特征的变化权重,变化权重以及双时相特征送入到特征交互模块中,完成三分支之间的交互,得到交互后的双时相特征和一个语义信息丰富的差分特征,通过分割头到语义分割图,通过变化检测头得到二值变化图,语义分割图叠加在得到的二值变化图上,最终生成语义变化图。本发明相比于其他现有的语义变化检测方法更加优异,能够减少在光谱相似语义不同下的漏检情况以及在光谱变化语义相同下的错检情况,并且在细节和边缘的检测中也能有不错的效果。
技术关键词
语义变化检测方法
残差网络
图像
解码
批量
分支
通道
模块
粗略
元素
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食材图像
加热方法
温控系统
数值
双通道卷积神经网络
图像生成方法
方位角
生成对抗网络
样本
生成器网络
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深度学习模型
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特征点
探测识别方法
场景
BRDF模型
光学探测识别
表达式