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摘要：本发明公开了一种用于图像变化检测的并行差异化处理方法及装置，涉及图像处理领域，利用并行处理技术来检测和分析图像中的变化。利用不同深度的卷积神经网络对输入的双时间图像进行特征提取，得到成对的孪生特征，通过差异特征提取器比较孪生特征之间的变化，得到的差异特征同对应尺度的孪生特征共同构成输入流。针对不同尺度的输入流，采取并行差异化的处理方式，对于低层次的输入流，借助瓶颈块减少计算复杂度和保留原始信息；对于中等层次的输入流，充分利用其调和低层次和高层次的有关信息，捕捉显著的变化区域，并在全局视野下进行特征融合；对于高层次的输入流，增强对低频信息的关注；最后，并行输出的聚合特征送入预测器中生成变化图。
主权项：1.一种用于图像变化检测的并行差异化处理方法及装置，其特征在于，包括以下步骤：S1，对输入的双时间图像进行特征提取，得到成对的不同尺度的孪生特征，在孪生网络中对孪生特征进行差异比较以获取差异特征，它同孪生特征一起构成了网络的输入流；S2，对于低层次的输入流，采用瓶颈结构构成局部特征聚合器来加强对低层次输入流局部信息的关注，以弥补细节信息的不足；S3，对于中等层次的输入流，采用多分枝注意的策略来增强对孪生特征和差异特征的关注，局部-全局注意机制的调和使用在提高自身层次特征信息关注度的同时，也进一步连接了低层次和高层次信息进行更精准的调整；S4，对于高层次的输入流，采用Transformer块来组成全局聚合器来增强高层次信息中对于全局信息的关注度，以获取更为全面的信息表达。S5，上述2-4是以并行的方式同步进行，经过不同层次内部之间的聚合后，将所得到的聚合信息进行增强融合并进行预测。
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百度查询： 天津大学 一种用于图像变化检测的并行差异化处理方法及装置
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