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摘要
本发明提出了一种基于信息传递和注意力机制的图像变化检测方法,用于解决现有图像变化检测方法中存在的检测准确度低的技术问题。实现步骤为：读入图像并进行归一化处理,构建训练样本集,搭建一个基于信息传递和注意力机制的深度神经网络模型,设定深度神经网络的训练参数,判断深度神经网络的损失函数是否满足迭代停止条件,对深度神经网络的可训练参数进行更新,利用训练好的深度神经网络输出图像变化检测结果图。本发明结合信息传递和注意力机制,搭建深度神经网络提取的图像特征语义及结构信息丰富,对图像的表达能力及辨别性强,提高了变化检测检测准确度,可用于土地覆盖检测、灾难评估、视频监控等技术领域。
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