基于跨样本语义对比学习的遥感图像语义变化检测方法

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基于跨样本语义对比学习的遥感图像语义变化检测方法
申请号:CN202411877074
申请日期:2024-12-19
公开号:CN119810602B
公开日期:2025-11-04
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于跨样本语义对比学习的遥感图像语义变化检测方法,包括:构建共享权重的孪生残差网络;将原始的双时遥感图像对应裁剪成块,分别输入到孪生残差网络的对应分支中;构建特征提取模块,并在孪生残差网络的第一阶段后嵌入特征提取模块;构建变化检测模块,并将孪生残差网络的第三阶段中生成的中间特征输入至变化检测模块中;构建多尺度特征金字塔融合模块,将辅助融合特征图、抽象融合特征图以及变化结果特征图输入至多尺度特征金字塔融合模块中,得到语义变化检测的最终结果。本发明嵌合了跨样本语义一致性特征提取模块,从而能够更佳的学习语义变化检测所需要的地物一致性信息,并能够提升语义变化检测结果的准确性和可靠性。
技术关键词
语义变化检测方法 融合特征 残差网络 特征提取模块 多尺度特征金字塔 注意力机制 Softmax函数 生成多尺度 样本 上采样 查询特征 Sigmoid函数 语义标签 支路 生成特征 图像 级联