基于均值教師模型聯(lián)合多級擾動的半監(jiān)督遙感影像變化檢測

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摘要：目前深度學(xué)習(xí)方法在遙感影像變化檢測方面取得了較大的進步，然而現(xiàn)有的遙感影像變化檢測方法仍然以全監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)為主，其網(wǎng)絡(luò)性能嚴(yán)重依賴標(biāo)簽數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量。為此，提出了一種基于均值教師模型聯(lián)合多級擾動的半監(jiān)督遙感影像變化檢測網(wǎng)絡(luò)（UniMTCD-Net）。首先，將不同性質(zhì)的強擾動分離到不同的分支分別進行學(xué)習(xí)井約束一致性，形成多樣化的擾動空間，避免了單分支學(xué)習(xí)困難的問題，從而有效提升對無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的利用效率；其次，采用均值教師模型，不僅擴展了教師模型生成的偽標(biāo)簽和學(xué)生模型輸出的強預(yù)測之間的差異，同時教師模型參數(shù)通過指數(shù)移動平均（EMA）更新的方式，使得偽標(biāo)簽的生成更加準(zhǔn)確。（剩余145字）