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申请/专利权人：成都信息工程大学
摘要：本发明公开了变化导向的相似度金字塔网络的语义变化检测方法，涉及图像变化检测领域，所述方法包括：构建相似性金字塔网络CG‑SPNet，所述相似性金字塔网络CG‑SPNet包括编码器和多尺度相似度金字塔模块MSSP；基于待检测遥感图像，所述编码器的若干阶段依次进行特征提取，获得不同阶段的双时相语义特征，获取所述编码器最后阶段提取的双时相语义特征，获得输入特征基于所述多尺度相似度金字塔模块MSSP对所述输入特征进行相似度分析获得输出特征基于所述输出特征获得预测图，所述预测图包括第一预测图第二预测图和第三检测图将所述第三检测图分别对所述第一预测图和所述第二预测图进行矩阵相乘，获得检测图像；基于所述检测图像获得检测结果，可以解决现有基于深度学习的SCD方法由于接收区域有限而面临局限性，难以提取类似大型物体的多尺度特征并对大尺度特征做出完整一致的响应的问题。
主权项：1.变化导向的相似度金字塔网络的语义变化检测方法，其特征在于，所述方法包括：构建相似性金字塔网络CG-SPNet，所述相似性金字塔网络CG-SPNet包括编码器和多尺度相似度金字塔模块MSSP；获取待检测遥感图像，所述待检测遥感图像包括第一遥感图像T1和第二遥感图像T2；基于所述待检测遥感图像，所述编码器的若干阶段依次进行特征提取，获得不同阶段的双时相语义特征，所述双时相语义特征包括第一双时相语义特征和第二双时相语义特征获取所述编码器最后阶段提取的双时相语义特征，获得输入特征i为大于或等于1，且小于或等于4的整数，j为等于1或等于2的整数；基于所述多尺度相似度金字塔模块MSSP对所述输入特征进行相似度分析获得输出特征基于所述输出特征获得预测图，所述预测图包括第一预测图第二预测图和第三检测图将所述第三检测图分别对所述第一预测图和所述第二预测图进行矩阵相乘，获得检测图像，所述检测图像包括第一检测图像Y1和第二检测图像Y2；基于所述检测图像获得检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都信息工程大学 变化导向的相似度金字塔网络的语义变化检测方法
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