论文摘要
主要研究了针对目标区域的基于卷积神经网络的变化检测方法,对比了两种卷积神经网络的方法,包括使用以VGG16为网络结构,将图像裁剪为16×16的图块,以这些图块为单元,为每个图块做变化或不变化的标签,最终生成基于图块的变化图像。基于这种方法适合用于大面积变化明显的区域,对于变化范围较小的图像则不能很好地判断是否变化,其次是由于设置的图像块比较大,因此在提高训练速度的同时,难以保证良好的视觉效果。第二种是以Siamese Network为网络框架,基于编码解码的网络结构对其进行改进,通过两个通道分别输入前后时相的图像,每一次卷积后相减并利用跳跃连接与解码端的图像叠加提取特征,获得了良好的测试结果。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孟琮棠,赵银娣,向阳
关键词: 变化检测,深度学习,卷积神经网络,孪生卷积神经网络
来源: 现代测绘 2019年05期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 中国矿业大学环境与测绘学院
基金: 中央高校基本科研业务费专项资金资助(2015XKMS050),自然资源部退化及未利用土地整治工程重点实验室开放基金课题(SXDJ2019-4)
分类号: TP751;TP183
页码: 1-5
总页数: 5
文件大小: 3027K
下载量: 351
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标签：变化检测论文; 深度学习论文; 卷积神经网络论文; 孪生卷积神经网络论文;