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D2ANet:Difference-aware attention network for multi-level change detection from satellite imagery

Computational Visual Media 2023年第3期9卷 563-579页

作者： Jie Mei Yi-Bo Zheng Ming-Ming Cheng TMCC CSNankai UniversityTianjin 300350China State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology Faculty of Geographical ScienceBeijing Normal UniversityBeijing 100875China

Recognizing dynamic variations on the ground,especially changes caused by various natural disasters,is critical for assessing the severity of the damage and directing the disaster ***,current workflows for disaster assessment usually require human analysts to observe and identify damaged buildings,which is labor-intensive and unsuitable for large-scale disaster *** this paper,we propose a difference-aware attention network(D2ANet)for simultaneous building localization and multi-level change detection from the dual-temporal satellite *** the differences in different channels in the features of pre-and post-disaster images,we develop a dual-temporal aggregation module using paired features to excite change-sensitive channels of the features and learn the global change *** the nature of building damage caused by disasters is diverse in complex environments,we design a difference-attention module to exploit local correlations among the multi-level changes,which improves the ability to identify damage on different *** experiments on the large-scale building damage assessment dataset xBD demonstrate that our approach provides new state-of-the-art *** code is publicly available at https://***/mj129/D2ANet.

关键词： change detection building localization sate-llite imagery dual-temporal aggregation difference attention

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