FSG-Net: 频率-空间协同门控网络用于高分辨率遥感变化检测
计算机视觉与模式识别
2025-09-09 v1
摘要
高分辨率遥感图像的变化检测是地球观测应用的基石，但其有效性常受两个关键挑战的制约。第一，误报普遍存在，因为模型将时间变化（如光照、季节）引起的辐射变化误判为真实变化。第二，深层抽象特征与浅层细节丰富特征之间的显著语义差距往往阻碍它们的有效融合，最终导致边界描绘不清晰。为进一步解决这些问题，我们提出了频率-空间协同门控网络（FSG-Net），一种旨在系统性地将语义变化与干扰变化分离的新范式。具体而言，FSG-Net首先在频域中运行，其中差异感知小波交互模块（DAWIM）通过辨别性地处理不同频率分量来自适应地抑制伪变化。随后，精炼后的特征在空间域中通过协同时空注意力模块（STSAM）得到增强，该模块放大了真实变化区域的显著性。最后，为弥合语义差距，轻量级门控融合单元（LGFU）利用高层语义选择性地门控并整合浅层中的关键细节。在CDD、GZ-CD和LEVIR-CD基准数据集上的全面实验验证了FSG-Net的优越性，分别以F1分数94.16%、89.51%和91.27%建立了新的最先进水平。代码将在论文发表后于https://github.com/zxXie-Air/FSG-Net公开。
引用
@article{arxiv.2509.06482,
title = {FSG-Net: Frequency-Spatial Synergistic Gated Network for High-Resolution Remote Sensing Change Detection},
author = {Zhongxiang Xie and Shuangxi Miao and Yuhan Jiang and Zhewei Zhang and Jing Yao and Xuecao Li and Jianxi Huang and Pedram Ghamisi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.06482},
year = {2025}
}
备注
Submitted to IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS). 13 pages, 9 figures