计算机工程与科学

作者：陈海永, 吕承杰, 杜春, 陈鹏

单位：（1.河北工业大学人工智能与数据科学学院，天津 300401；2.国防科技大学电子科学学院，湖南 长沙 410073）

关键词：图像处理,高分辨率遥感图像,变化检测,注意力机制,门控融合,深度监督,

基金：国家重点研发计划（2022YFB3303800）;国家自然科学基金（U21A20482,62073117）;河北省自然科学基金(F2019202305)

针对深度卷积神经网络中特征图分辨率降低，进而导致遥感图像小变化区域检测性能差以及难以有效区分外界干扰而产生伪变化等问题，提出了一种孪生注意力门控融合的遥感图像变化检测编解码网络。在编码部分引入了三重注意力网络模块，为进一步解决变化检测图中产生伪变化的问题，提出了注意力门控融合模块，从多个层次选择性地融合特征，在解码部分直接引入深度监督策略，增强了变化检测网络的特征提取能力。通过实验对本文所提网络的有效性进行了验证。

来源：2023年第9期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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