I detta dokument presenteras tre helt konvolutionella neurala nätverksarkitekturer som utför förändringsdetektering med hjälp av ett par samregistrerade bilder. Framför allt föreslår vi två Siamese-utbyggnader av helt konvolutionella nätverk som använder heuristik om det nuvarande problemet för att uppnå bästa resultat i våra tester på två öppna detekteringsdata för förändring, med hjälp av både RGB och multispektral bilder. Vi visar att vårt system kan lära sig från grunden med hjälp av kommenterade förändringsdetekteringsbilder. Våra arkitekturer uppnår bättre prestanda än tidigare föreslagna metoder, samtidigt som de är minst 500 gånger snabbare än relaterade system. Detta arbete är ett steg mot effektiv behandling av data från storskaliga jordobservationssystem som Copernicus eller Landsat.
Fullt konvolutionella nätverk utbildade från grunden för att utföra förändringsdetektering föreslogs för första gången i REF.
Fully Convolutional Siamese Networks for Change Detection
{'venue': '2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}