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摘要:目前深度學(xué)習(xí)方法在遙感影像變化檢測方面取得了較大的進(jìn)步,然而現(xiàn)有的遙感影像變化檢測方法仍然以全監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)為主,其網(wǎng)絡(luò)性能嚴(yán)重依賴標(biāo)簽數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量。為此,提出了一種基于均值教師模型聯(lián)合多級擾動的半監(jiān)督遙感影像變化檢測網(wǎng)絡(luò)(UniMTCD-Net)。首先,將不同性質(zhì)的強(qiáng)擾動分離到不同的分支分別進(jìn)行學(xué)習(xí)井約束一致性,形成多樣化的擾動空間,避免了單分支學(xué)習(xí)困難的問題,從而有效提升對無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的利用效率;其次,采用均值教師模型,不僅擴(kuò)展了教師模型生成的偽標(biāo)簽和學(xué)生模型輸出的強(qiáng)預(yù)測之間的差異,同時教師模型參數(shù)通過指數(shù)移動平均(EMA)更新的方式,使得偽標(biāo)簽的生成更加準(zhǔn)確。(剩余145字)
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基于均值教師模型聯(lián)合多級擾動的半監(jiān)督遙感影像變化檢測
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