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基于孪生融合网络的火星条状地貌变化检测
ID：4470
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-15 17:06:22 Hits：2153
Poster Presentation
Start Time：2024-05-18 08:01（Asia/Shanghai）
Duration：1min
Session：SP 张贴报告专场 »
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Abstract
针对火星地貌的变化检测对于探究火星表面地质活动和物质构成有重要意义。然而目前的火星变化检测方法普遍面临伪变化干扰、对齐困难、依赖人工处理等诸多挑战。在本研究中，我们提出了一个基于孪生结构的深度学习模型SLCD-Net用于检测图像块级别的火星条状地貌变化。首先，SLCD-Net使用结合通道注意力的残差块作为特征提取单元，保证了输出特征的鲁棒性。其次，我们在孪生模型的两个分支之间添加了设计的双特征多级互补融合模块和空间注意力模块，用来获取成对特征图之间的互补特征、消除干扰并突出关键特征。最后，我们提出了以火星条状地貌为内容的数据集来提高模型的识别能力。大量实验结果证明SLCD-Net优于现有的火星变化检测模型，且可以拓展到像素级别检测。
Keywords
变化检测,火星地貌,深度学习,计算机视觉,特征融合
Speaker
张凤奇
博士研究生 武汉大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
Registration deadline
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