三数据集SOTA
通过光流与注意力对齐双时相特征并渐进融合多尺度差异，抑制伪变化干扰。
赵峰 · Zhenglin, Zhu · 刘汉强 · Junjie, Zhang
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2024
通过光流与注意力引导的双时相对齐模块，在特征层面配准两时相图像，减小成像条件差异造成的伪变化。
渐进式差异特征融合模块综合不同尺度和层次的差异信息，使网络既能捕捉细节变化又能理解大范围场景变化。
局部特征增强模块提升骨干网络同时提取全局和局部特征的能力，帮助精确定位变化边界。
在LEVIR-CD、WHU和SYSU-CD上分别达到91.90%、94.19%和83.69%的F1分数，超越现有最先进方法。