TY -的A2 Alamoodi a . h . AU -吴Xiaosuo AU - Ma,亚亚盟——燕,遗山AU -乔,泽盟——吴,朝阳盟——郭Cunge盟——姚明,双非盟-风扇,宇PY - 2023 DA - 2023/02/22 TI -基于双高分辨率遥感图像变化检测网络表示SP - 4200153六世- 2023 AB -与遥感图像的空间分辨率的增加,功能成像越来越复杂的特点,并根据技术变化检测方法如纹理表示和局部语义很难满足需求。大多数变化检测方法通常集中在提取语义特征,忽略高分辨率浅信息的重要性和细粒度特性,这常常导致边缘检测不确定性和小目标探测。输入网络当两个时间图片连接,网络的浅层不能提供个人的信息原始图像深层的特性来帮助重建图像,因此,变化检测结果可能丢失在细节和功能紧密。为了这个目的,一个双胞胎上下文聚合网络(TCANet)提出执行对遥感图像变化检测。为了减少损失的空间遥感图像精度和保持高分辨率表示,最初我们介绍我们的骨干网HRNet提取感兴趣的特性。我们建议的内容聚合模块(CAM)可以放大卷积神经网络接受域获得更详细的上下文信息没有显著增加计算工作量。侧输出嵌入模块(SOEM)提出了改进体积小目标变化检测的准确性以及缩短训练过程和加快检测同时确保性能。公开的方法尝试CDD数据集,SYSU-CD数据集,一个具有挑战性的DSIFN数据集。随着精度显著提高,记得, F1分,总体精度,该方法优于文献中提到的五个方法。SN - 1574 - 017 - 2023/4200153 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2023/4200153——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER