変化検出のためのマスク分類に基づくリモートセンシングネットワーク

提案するMaskCDモデルは、ピクセルごとの分類ではなく、オブジェクトレベルの表現学習に基づいてマスクの生成と分類を並行して行うことで、変化オブジェクトの完全性を保ち、背景ノイズを効果的に抑制し、小規模なターゲットの分類精度を向上させることができる。