面向检测慢速与快速变化的 Flow-CDNet：一种新型的双时序图像变化检测网络
系统与控制
2025-07-04 v1 系统与控制
摘要
变化检测通常涉及识别同一位置拍摄的双时序图像中的变化区域。除了显著变化外，慢速变化在实际场景中同样重要。例如，弱变化常作为斜坡、坝体和尾矿池等场景中重大灾害的前兆。因此，设计一种能够同时检测慢速和快速变化的变化检测网络 presents 一个新颖的挑战。本文提出一种名为 Flow-CDNet 的变化检测网络，包含两个分支：光流分支和二进制变化检测分支。第一个分支利用金字塔结构在多个尺度上提取位移变化。第二个分支将基于 ResNet 的网络与光流分支的输出相结合，以生成快速变化输出。随后，为监督和评估此新的变化检测框架，设计了自建的 Flow-Change 数据集、融合二元 Tversky 损失和 L2 范数损失的损失函数，以及一个新的评估指标 FEPE。在 Flow-Change 数据集上的定量实验表明，我们的方法优于现有方法。此外，消融实验验证了两个分支能够相互促进以提升检测性能。
引用
@article{arxiv.2507.02305,
title = {Hybrid Satellite-Ground Deployments for Web3 DID: System Design and Performance Analysis},
author = {Yalin Liu and Zhigang Yan and Bingyuan Luo and Xiaochi Xu and Hong-Ning Dai and Yaru Fu and Bishenghui Tao and Siu-Kei Au Yeung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.02305},
year = {2025}
}