基于图像重建损失的无监督变化检测

为训练变化检测器，需使用同一区域在不同时间获取的双时相图像。然而，收集标注的双时相图像成本高且耗时。为解决该问题，已有多种无监督变化检测方法被提出，但它们仍需要未标注的双时相图像。本文中，我们提出基于图像重建损失的无监督变化检测，仅使用未标注的单时相单幅图像。图像重建模型以源图像与经过光度变换的源图像作为配对输入，训练其重建原始源图像。在推理阶段，模型以双时相图像作为输入，并尝试重建其中一幅输入图像。双时相图像间的变化区域表现出较高的重建损失。尽管仅使用了单时相单源图像，我们的变化检测器在多个变化检测基准数据集上均展现出显著的性能。为可复现起见，代码与训练好的模型将公开提供。