Concatenated Deep-Learning Framework for Multitask Change Detection of Optical and SAR Images
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Optical and synthetic aperture radar (SAR) images provide complementary information to each other. However, the heterogeneity of same-ground objects brings a large difficulty to change detection (CD). Correspondingly, transformation-based methods are developed with two independent tasks of image translation and CD. Most methods only utilize deep learning for image translation, and the simple cluster and threshold segmentation leads to poor CD results. Recently, DTCDN was proposed to apply deep learning for image translation and CD to improve the results. However, DTCDN requires the sequential training of the two independent subnetwork structures with a high computational cost. Towards this end, a concatenated deep learning framework, multi-task change detection network (MTCDN), of optical and SAR images is proposed by integrating change detection network into a complete generative adversarial network (GAN). This framework contains two generators and discriminators for optical and SAR image domains. Multi-task refers to the combination of image identification by discriminators and CD based on an improved UNet++. The generators are responsible for image translation to unify the two images into the same feature domain. In the training and prediction stages, an end-to-end framework is realized to reduce cost. The experimental results on four optical and SAR datasets prove the effectiveness and robustness of the proposed framework over eight baselines. The code is available at https://github.com/lixinghua5540/MTCDN.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle