读书笔记:SAFNet-程序员宅基地

技术标签: python  变化检测  

文献:通过 Siamese Adaptive Fusion Network 进行合成孔径雷达图像变化检测

论文
摘要:合成孔径雷达(SAR)图像变化检测是遥感图像分析领域中一项关键而具有挑战性的任务。由于以下挑战,这项任务并非易事:首先,SAR图像的固有散斑噪声由于误差梯度累积不可避免地会降低神经网络。此外,特征图的各个级别或尺度之间的相关性很难通过求和或连接来实现。为此,我们提出了一种用于 SAR 图像变化检测的孪生自适应融合网络。更具体地说,两分支 CNN 用于提取多时相 SAR 图像的高级语义特征。此外,自适应融合模块旨在自适应地组合卷积层中的多尺度响应。因此,利用了互补信息,进一步改进了变化检测中的特征学习。此外,设计了一个相关层来进一步探索多时相图像之间的相关性。此后,通过带有 softmax 的全连接层利用鲁棒的特征表示进行分类。在四个真实 SAR 数据集上的实验结果表明,所提出的方法在几种最先进的方法中表现出优越的性能。

给定在不同时期捕获的两个配准的 SAR 图像 I1 和 I2,我们的目标是生成一个变化图,表示两个图像之间的变化信息。所提出的变化检测方法包括两个步骤:首先,通过双分支网络提取多时相图像的高级语义特征,并使用相似性度量来优化特征提取过程。其次,使用相关层来整合分类和变化图生成的特征。
在这里插入图片描述

A特征提取和可靠的样本生成

在这里插入图片描述

B. 双分支自适应融合网络

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