【時間】2024年12月12日（周四）下午14：30 開始

【地點】線下講座，9B406會議室

【主題】基于Mamba模型的無監督異源遙感圖像變化檢測

【主講人】陳高博士

【内容簡介】  

遙感圖像變化檢測是通過不同時間在同一地理區域獲取的多時相遙感影像來分析和确定地表變化情況的技術,具有重要的應用價值。其中無監督異源遙感圖像變化檢測技術因其不需求帶标簽數據、不限制傳感器類型、方法易于推廣等優良特性在近年來受到了廣泛關注。同時,在計算機視覺領域取得突破性成果的深度神經網  絡也因其特征深度抽象以及自主表示學習等特點被逐漸應用于圖像變化檢測問題。本報告基于現有的變化檢測技術和深度神經網絡技術，針對異源遙感圖像變化檢測問題中存在的難點，介紹了一種新的用于異源遙感圖像變化檢測的無監督網絡UM-Net，UM-Net采用堆疊的卷積去噪自動編碼器（SCDAE）來提取異質圖像的深層語義特征并消除大部分冗餘信息。在此基礎上，将Mamba模型引入到異源變化檢測，以模拟全局語義概念之間的建模方式，将SCDAE生成的特征轉換為共同的特征表示空間，最終的二值變化圖通過相似性測量和聚類算法計算得出。通過在兩個真實數據集上的實驗結果顯示，與幾種現有方法相比，UM-Net框架具有良好的性能。

誠摯歡迎廣大師生參加。