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dcvaVHROptical:深度变化向量分析
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2021-05-04
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DCVA:VHR光学图像中的变化检测 深度更改矢量分析(DCVA)更改检测(CD)方法的实现,用于非常高分辨率(VHR)的光学图像。 DCVA通过一个预先训练的网络处理变化前和变化后的图像,并提取双时相深层特征,以供CD框架中的后续处理。 有关详细信息,请阅读以下文章: Saha,S.,Bovolo,F。和Bruzzone,L.,2019年。无监督的深度变化矢量分析,用于VHR图像中的多变化检测。 IEEE Transactions on Earthscience and Remote Sensing,57(6),第3677-3693页。 如果发现该代码有用,请引用该论文。 该算法的主要部分在dcva.py中。 其他文件提供支持功能。 输入参数在options.py中定义。 他们之中有一些是: dataPath :一个.mat文件,其中更改前和更改后的图像另存为2个变量(preChan
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dcvaVHROptical-master.zip (16个子文件)
dcvaVHROptical-master
networksForFeatureExtraction.py 10KB
saturateSomePercentile.py 875B
dcvaUnequalRowColumn.py 49KB
requirements.txt 157B
data
README 161B
dcva.py 35KB
LICENSE 1KB
options.py 3KB
trainedNet
RGBIR
README 163B
RGB
README 166B
README.md 4KB
result
README 72B
__pycache__
saturateSomePercentile.cpython-37.pyc 1KB
options.cpython-37.pyc 2KB
networks.cpython-36.pyc 19KB
networks.cpython-37.pyc 11KB
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Dilwanga
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