【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）

【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）

【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。

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