值得注意的是,我们的变化检测 (CD)/分割方法提出了一种新颖的方法,通过去噪扩散概率模型将通过不同地球观测计划获得的数百万现成的、未标记的遥感图像整合到训练过程中。我们首先利用这些现成的、未经策划的、通过使用预先训练的去噪扩散概率模型和未标记的遥感图像,然后使用来自扩散模型解码器的多尺度特征表示来训练轻量...
LEVIR-CD Dataset实验结果GVLM Dataset实验结果梯度可视化定位消融实验模型性能结论 本文提出了一种基于去噪扩散概率模型的变化检测(CD)模型,称为GCD-DDPM,用于遥感图像。 设计了一个新颖的差异条件编码器(DCE),利用变化前后图像之间的多级变化信息来指导CD地图的生成。 在DDPM训练过程中使用的变分推理(VI)使模型能够...
在遥感图像处理领域,DDPM-CD(基于去噪扩散概率模型的遥感变化检测)项目通过利用先进的去噪扩散模型进行高效、精确的遥感图像变化检测,为环境监控、城市规划、农业评估、军事侦察等领域提供了有力的支持。 ddpm的工作原理或技术特点 DDPM的工作原理基于扩散过程和概率递归。首先,DDPM通过前...