近日,实验室硕士生高云浩的一篇论文 “change detection from synthetic aperture radar images based on channel weighting-based deep cascade network” 被 ieee journal of selected topics in applied earth observations and remote sensing 录用。
论文提出了一个非常深的网络来解决sar图像变化检测问题,一方面,采用特征融合机制来整合不同层次的特征来缓解梯度爆炸问题;另一方面,还设计了一个简单但非常有效的通道加权模块,用来强调重要的特征,进而有效的改进变化检测器的性能。
论文在 github 公开源了代码,地址为:https://github.com/summitgao/sar_cd_dcnet
论文访问链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/8911214