怎么做兼职网站吗,wordpress get_the_tag_list,企业解决方案是什么,设计方案英语遥感图像中的变化检测是以有效的方式识别观测变化的最重要的技术选择之一。CD具有广泛的应用#xff0c;如土地利用调查、城市规划、环境监测和灾害测绘。然而#xff0c;频繁出现的类不平衡问题给变化检测应用带来了巨大的挑战。为了解决这个问题#xff0c;我们开发了一种… 遥感图像中的变化检测是以有效的方式识别观测变化的最重要的技术选择之一。CD具有广泛的应用如土地利用调查、城市规划、环境监测和灾害测绘。然而频繁出现的类不平衡问题给变化检测应用带来了巨大的挑战。为了解决这个问题我们开发了一种新的全局感知连体网络GAS-Net旨在通过结合场景和前景之间的关系来生成全局感知特征以进行有效的变化检测。所提出的GAS-Net由全局注意力模块GAM和前景感知模块FAM组成它们既学习上下文关系又增强了场景和前景之间的共生关系学习。实验结果证明了所提出的GAS-Net的有效性和稳健性在两个广泛使用的公共数据集即Levir CD和Lebedev CD数据集上分别获得了91.21%和95.84%的F1分数。源代码位于https://github.com/xiaoxiangAQ/GAS-Net.
论文面对的问题
频繁发生的类不平衡问题给变化检测应用带来了巨大的挑战
变化和未改变区域之间的类别不平衡问题在训练过程中具有剧烈变化的梯度有时会导致训练中断和模型表现不佳。
传统方法手工设计的特征的适应性差极大地限制了模型的性能。
如何利用高分辨率图像中的丰富信息并有效地提取特征仍然是一个挑战。
针对性提出的方法 提出了一种全局感知的连体网络GAS-Net用于遥感图像的CD任务。拟议的GAS-Net由关于全球关注和前景意识的全球意识模块组成。全局注意力模块 GAM 使用自注意力机制从上下文关系中显式地模拟有效信息。前景感知模块FAM通过全局感知来学习场景与前景之间的共生关系以关联前景相关上下文从而增强前景特征并减少误报。所提出的两个模块依托暹罗结构相辅相成进一步缓解了变化和不变的不平衡问题。 FAM结构 开发了一种新型的GAS-Net以提高高分辨率遥感图像的CD性能。该网络通过利用全局注意力和前景意识的上下文关系来解决变化和不变的不平衡问题。
提出了GAS-Net中的全局注意力和前景意识模块。GAM考虑上下文关系而FAM学习场景和前景之间的共生关系以进一步增强前景特征。
增强前景感知变化检测网络可以关联前景相关上下文并将网络的焦点引导到前景区域从而缓解不平衡问题。
BCE 损失对每个类别中的像素采用相等的权重这限制了类不平衡分布的 CD 任务的性能。因此加权 BCE 损失为已更改和未更改的像素分配具有不同权重。 为了优化所提出的GAS-Net将加权BCE损失和Dice损失与权重参数相结合 在实际应用中我们鼓励在处理不同的训练数据集和研究区域时深入探索最佳参数设置。我们也承认我们的 FAM 结构可能不是前景增强的唯一途径我们鼓励深入探索前景意识学习的不同架构。 Ruiqian Zhang面对频繁发生的类不平衡问题给变化检测应用带来了巨大的挑战。为了解决这个问题开发了一种新型的全局感知连体网络GAS-Net旨在通过结合场景和前景之间的关系来生成全局感知特征以实现高效的变化检测。所提出的GAS-Net由全局注意力模块GAM和前景感知模块FAM组成既可以学习上下文关系又可以增强场景和前景之间的共生关系学习。
