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摘要
本发明公开一种基于多尺度特征提取的小样本变化检测方法,解决了现有技术中,存在特征提取不充分,遥感影像数据利用率不高等问题。实现包括：对原始遥感影像数据采集预处理,生成训练,验证,测试数据集；构建基于多尺度特征提取的小样本变化检测模型；并对检测模型进行训练；测试阶段对检测模型进行简化,得到输出的二值变化图。本发明不仅能够捕获输入遥感影像的多尺度信息,提高了遥感图像变化检测的特征提取能力。同时由于本发明中增加了遥感图像上层语义信息,减轻了遥感图像中变化区域太少网络所面临的过拟合风险。显著提高了在小样本训练条件下遥感图像变化检测的性能。可用在遥感图像变化检测电台技术领域中。
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