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街景變化檢測對于自然災害破壞和城市發展變化的研究起著重要作用。其主要目標是將成對的輸入圖片中變化的區域標注出來，其實質是二分類的語義分割問題。不同時間拍攝的街景圖片可能受到如光線、天氣、背景噪聲、視角誤差等諸多干擾因素的影響，這給傳統的變仳檢測方法帶來挑戰。針對該問題，提出了一種新的神經網絡模型（ Multiple Difference FeaturesNetwork，ⅳ Dfnet）。該模型首先使用孿生網絡提取成對輸入圖片的不同深度特征，并使用差異模塊對相冋深度特征計算差異，以此有效獲得不同尺度的變化信息;然后通過JPU模塊融合多重差異特征，在不損失細節信息的情況下提取其深層語義信息;最后使用金字塔池化模塊結合全局和局部信息生成二分類的變化檢測圖像。在PCD數據集上的GSV和 TSUNAMⅠ部分分別采用5折交叉驗證法對模型進行實驗，實驗結果表明， MDFNET獲得了0.787和0.862的F- score，相比排名第二的DOFCnet方法，其值提高了約11.9%和2.9%，同時其能夠更精準地分割變化細節。因此，所提模型可以有效應對干擾，對于復雜場景也具備優秀的檢測能力。
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