Change Detection
一个用 PyTorch 编写的,专门针对变化检测 (Change Detection) 任务的模型框架。
结果可视化(部分)
Siamese_unet_conc + Szada
TODO
参考
写在前面
为什么写这个项目?
变化检测(Change Detection,CD)任务与其他任务,如语义分割,目标检测等相比,有其特有的特性(坑),如数据集少(少到可怜那种,尤其是异源,我**),公开的模型也很少,输入常常是成对的(导致一些在 PyTorch 中常用的函数,如Random系列等需要做出一些改变),给初学者带来了很大的困扰(对,没错就是我),所以我将毕设期间写的一些代码,仿照 maskrcnn-benchmark 整理一下发布出来。
特性
边训练边测试(可选)
由于数据集数量较少,以及 CD 只是一个 “二分类” 问题,所以模型一般较为简单,因此边训练边
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