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本发明公开了一种基于深度学习的图像变化检测方法,具体包括以下步骤:第一步,将原始图像对进行相减和取绝对值操作获得差值图像;第二步,通过循环生成网络生成三组外观发生变化的图像对;第三步,对这三组图像对生成的特征图进行一致性训练,通过减小一致性损失,以减轻外观变化对变化检测结果的影响,并提高泛化性和适应性;第四步,针对由原始图像对生成的特征图进行无监督训练和有监督训练;第五步,加权一致性损失、无监督损失和有监督损失,得到总损失函数;第六步,对特征图进行阈值分割得到最终的二值变化图。采用本发明能够对图
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117911376A
(43)申请公布日2024.04.19
(21)申请号202410091908.1
(22)申请日2024.01.23
(71)申请人华东师范大学
地址200241
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