【深度学习|变化检测孪生网络】基于共享权重的双流 U-Net 变化检测网络架构，附代码（一）

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基于共享权重的双流 U-Net 变化检测网络架构

1. 双流网络（Siamese Network）概述

双流网络（Siamese Network）是一种特殊类型的神经网络架构，它由两部分结构相同的网络组成，通常称为“孪生网络”。这两部分网络共享权重，意味着它们的参数是相同的。在图像比较任务中，双流网络通常用于学习两个输入图像之间的相似度或者差异。

双流网络的基本思想源自于人类和动物的感知方式。当我们观察两个物体时，常常将它们在视觉和语义上进行对比分析，而不需要对每个物体进行单独的处理。类似地，双流网络通过共享权重的方式，使用相同的网络结构处理两个输入样本，并计算它们的相似性或差异性。这种架构在许多任务中都得到了广泛的应用，包括人脸验证、目标跟踪、变化检测等。

2. 双流网络的应用——变化检测

• 在遥感图像处理、医学影像分析等领域，变化检测（Change Detection）是一个重要问题。变化检测任务的目标是识别在两个时间点之间，两个相同区域中发生的变化。

例如，在遥感图像中，变化检测可以用于识别在不同时间拍摄的卫星图像中发生的地表变化（如建筑物的建设、植被变化等）。

• 双流网络架构非常适合于变化检测问题，特别是当需要处理不同时间段拍摄的图像时。传统的变化检测方法通常依赖于对比两张图像的像素差异，而使用双流网络可以更好地学习图像之间的关系，通过共享权重使网络能够学习到两张图像之间的相似性或差异性。

3. U-Net 网络架构

U-Net 是一种常用的图像分割网络架构，最初是为生物医学图像分割设计的。它的特点是对称的编码器（Encoder）和解码器（Decoder）结构，通过跳跃连接（Skip Connections）保留图像的空间信息，能够在分割任务中获得较好的效果。

U-Net 的结构具有以下几个重要特点：

• 编码器（Encoder）：逐渐降低图像的空间分辨率，同时增加特征的通道数（深度）。
• 解码器（Decoder）：逐步恢复图像的空间分辨率，并进行图像的重建。
• 跳跃连接（Skip Connections）：在编码器和解码器之间添加跳跃连接，以保留低层次的空间信息，帮助恢复高分辨率的细节。

U-Net 在医学图像分割中表现出了非常好的性能，因此它也被应用于遥感图像的变化检测任务中。

4. 基于共享权重的双流 U-Net 变化检测网络架构

基于共享权重的双流 U-Net 变化检测网络将双流网络的思想与 U-Net 架构相结合，构成了一个能够进行变化检测的深度神经网络。该架构通常由两个 U-Net 组成，分别处理两张输入的遥感图像，网络共享权重使得两个 U-Net 具有相同的结构和参数。

• 输入：网络接收两张来自不同时间段的图像，表示同一区域的不同时间点的图像。
• 共享权重：两个输入图像通过两个共享权重的 U-Net 进行处理，即两个 U-Net 拥有相同的卷积、池化和上采样层，参数共享确保网络学习到两幅图像之间的差异性。
• 变化检测输出：最后，网络输出一个二值图像，表示两个时间点之间发生了变化的区域（通常是像素级别的二分类）。

该架构的关键优点在于：

• 权重共享：通过共享权重，双流网络能够保证两个输入图像的特征提取过程是一致的，从而使得网络可以专注于图像之间的变化，而不是单纯地对每张图像分别进行处理。
• U-Net 特性：U-Net 的对称结构和跳跃连接使得网络能够充分利用图像的上下文信息和细节信息，从而提高变化检测的精度。

2025年人工智能与产品设计国际学术会议 （AIPD 2025）

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• 大会官网：www.icaipd.com
• 大会时间：2025年02月14-16日
• 大会地点：马来西亚·吉隆坡（可线上）
• 审稿意见：投稿后1周内
• 提交检索：EI Compendex、Scopus

2025年人工智能与计算智能国际学术会议（AICI 2025）

• 2025 International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence
• 大会官网：www.icaici.org
• 大会时间：2025年02月14-16日
• 大会地点：马来西亚-吉隆坡(可线上)
• 审稿意见：投稿后1周内
• 提交检索：EI Compendex、Scopus