利用可逆网络进行图像增强以应用于交互式卫星图像变化检测
计算机视觉与模式识别
2025-10-22 v1
摘要
本文设计了一种基于主动学习的新型交互式卫星图像变化检测算法。我们的框架采用了一个利用问答模型的迭代过程。该模型向预言机（用户）查询一小部分图像（被称为展示集）的标签，并基于预言机的响应，动态更新变化检测模型。我们框架的主要贡献在于一种新型可逆网络，该网络允许通过将展示集从高度非线性的输入空间映射到潜在空间来对其进行增强，在潜在空间中增强变换变得线性且更易处理。随后，生成的增强数据被映射回输入空间，用于在主动学习的后续迭代中重新训练更有效的变化检测准则。实验结果表明，与相关工作相比，我们提出的方法具有更优越的性能。
引用
@article{arxiv.2510.18660,
title = {Image augmentation with invertible networks in interactive satellite image change detection},
author = {Hichem Sahbi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.18660},
year = {2025}
}