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摘要
本发明提出了一种基于深度可分离卷积网络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：构建训练样本集、验证样本集和测试样本集,以全卷积网络的变体U#Net为基础网络搭建深度可分离卷积网络,构建训练深度可分离卷积网络的损失函数,训练、测试并验证深度可分离卷积网络,利用已验证的最终训练好的深度可分离卷积网络进行测试,得到变化检测结果图。本发明通过深度可分离卷积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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