融合残差网络与U-Net网络的图像变化检测方法、装置、存储介质及设备

摘要

本发明涉及算机视觉的变化检测领域，具体为一种融合残差网络与U‑Net网络的图像变化检测方法，该方法包括将U‑Net网络的编码部分改造为残差网络，解码部分保持不变；将改造后的U‑Net网络生成孪生网络，分别提取不同时期图像的抽象特征；利用对比损失函数计算网络输出与基准图像之间的差异，来对改造后的U‑Net网络进行训练；使用训练后的网络计算不同时期图像的差异图，并利用图像分割技术来寻找最优的分割阈值将变化区域提取出来；本发明引入残差网络，避免了在层层映射过程中出现的梯度消失问题；采用U‑Net孪生网络,训练时需要更少的参数和更少的数据并且不容易过拟合。