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摘要：本发明提供了一种基于语义变化标签的多分类变化检测方法、装置及设备，包括：获取前后时相完整遥感图像对，并确定前后时相语义变化标签；利用前后时相语义变化标签，对前后时相完整遥感图像对进行掩码处理，得到前后时相局部区域遥感图像对；通过语义变化模型，对前后时相完整遥感图像对执行变化检测任务得到变化区域预测概率图，以及对前后时相局部区域遥感图像对执行语义分割任务得到局部区域语义概率图；利用前后时相语义变化标签、变化区域预测概率图和局部区域语义概率图，对语义变化模型进行训练。本发明不需要依赖劳动密集型的整图语义标签，而且可以显著提高预测前后时相变化区域语义图的准确度。

主权项：1.一种基于语义变化标签的多分类变化检测方法，其特征在于，包括：获取前后时相完整遥感图像对，并确定所述前后时相完整遥感图像对标注的前后时相语义变化标签；利用所述前后时相语义变化标签，对所述前后时相完整遥感图像对进行掩码处理，得到前后时相局部区域遥感图像对；通过语义变化模型，对所述前后时相完整遥感图像对执行变化检测任务得到变化区域预测概率图，以及对所述前后时相局部区域遥感图像对执行语义分割任务得到局部区域语义概率图；利用所述前后时相语义变化标签、所述变化区域预测概率图和所述局部区域语义概率图，对所述语义变化模型进行训练，以利用训练后的所述语义变化模型预测研究区域对应的前后时相变化区域语义图；所述语义变化模型包括特征编码模块、变化检测分支和语义分割分支；通过语义变化模型，对所述前后时相完整遥感图像对执行变化检测任务得到变化区域预测概率图，以及对所述前后时相局部区域遥感图像对执行语义分割任务得到局部区域语义概率图的步骤，包括：通过所述特征编码模块，分别提取前后时相完整遥感图像对的前后时相完整语义特征图，和所述前后时相局部区域遥感图像对的前后时相局部语义特征图；通过所述变化检测分支，基于所述前后时相完整语义特征图确定变化区域预测概率图；通过所述语义分割分支，基于所述前后时相局部语义特征图，确定前时相局部区域语义概率图和后时相局部区域语义概率图；利用所述前后时相语义变化标签、所述变化区域预测概率图和所述局部区域语义概率图，对所述语义变化模型进行训练的步骤，包括：基于所述前后时相语义变化标签和所述变化区域预测概率图，确定变化检测二分类交叉熵损失值；基于前时相语义标签、后时相语义标签、所述前时相局部区域语义概率图和所述后时相局部区域语义概率图，确定语义分割多分类交叉熵损失值；基于所述变化检测二分类交叉熵损失值和所述语义分割多分类交叉熵损失值，确定目标损失值；冻结所述特征编码模块的网络参数，基于所述目标损失值，利用梯度下降和反向传播算法对所述变化检测分支和所述语义分割分支的网络参数进行更新，以得到训练后的所述语义变化模型。

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