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街景變化檢測對于自然災(zāi)害破壞和城市發(fā)展變化的研究起著重要作用。其主要目標(biāo)是將成對的輸入圖片中變化的區(qū)域標(biāo)注出來，其實(shí)質(zhì)是二分類的語義分割問題。不同時(shí)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(tǒng)的變仳檢測方法帶來挑戰(zhàn)。針對該問題，提出了一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（ Multiple Difference FeaturesNetwork，ⅳ Dfnet）。該模型首先使用孿生網(wǎng)絡(luò)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(jì)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(xì)節(jié)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(jié)合全局和局部信息生成二分類的變化檢測圖像。在PCD數(shù)據(jù)集上的GSV和 TSUNAMⅠ部分分別采用5折交叉驗(yàn)證法對模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)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(shí)其能夠更精準(zhǔn)地分割變化細(xì)節(jié)。因此，所提模型可以有效應(yīng)對干擾，對于復(fù)雜場景也具備優(yōu)秀的檢測能力。
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