원격 감지 영상 변화 탐지에서 연속적인 다운샘플링으로 인한 정보 손실 및 허위 변화 간섭 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 이중 분기 인코더와 U-Net 구조를 기반으로 한 이중 도메인 차이 및 스케일 선택 강화 변화 탐지 네트워크인 DDSE-Net을 제안한다. 주요 혁신점은 세 가지이다: (1) 이중 도메인 결합 차이 강화 모듈을 제안하며, 먼저 채널 주의 메커니즘을 통해 채널 차원에서 특징의 차이를 강화하고, 웨이블릿 변환과 공간 주의를 통해 공간 및 주파수 이중 도메인 차이를 강화하여 실제 변화 정보를 효과적으로 부각시키고 허위 변화를 억제한다; (2) 스케일 선택 강화 다운샘플링 모듈을 설계하여, 다운샘플링 과정에서 다양한 스케일의 컨볼루션 또는 풀링 연산을 통해 다중 스케일 특징 정보를 캡처하고, 공간 또는 채널 주의를 이용해 다양한 스케일 특징 정보를 강화하여 정보 손실을 효과적으로 줄인다; (3) 게이트 제어 차이 인식 모듈을 구성하여, 게이트 메커니즘을 통해 다중 스케일 변화 특징을 적응적으로 가중 융합하여 서로 다른 스케일 정보를 통합함으로써 모델의 다중 스케일 표현 능력을 향상시킨다. 제안된 DDSE-Net은 WHU, Google, LEVIR 세 개의 공개 데이터셋에서 FC-EF, FC-Conc, IFN, SNUNet, BIT, MSCANet, LightCDNet, STADE-CDNet 등 8종의 주류 변화 탐지 네트워크 대비 각각 최소 4.48%, 2.18%, 1.16%의 F1 값 향상을 보여 DDSE-Net의 유효성을 검증하였다.

원격 감지 변화 탐지;이중 도메인 결합 차이 강화;스케일 선택 강화;게이트 제어 차이 인식