近日，实验室硕士生高云浩的一篇论文 “Change Detection From Synthetic Aperture Radar Images Based on Channel Weighting-Based Deep Cascade Network” 被 IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 录用。

论文提出了一个非常深的网络来解决SAR图像变化检测问题，一方面，采用特征融合机制来整合不同层次的特征来缓解梯度爆炸问题；另一方面，还设计了一个简单但非常有效的通道加权模块，用来强调重要的特征，进而有效的改进变化检测器的性能。

论文在 github 公开源了代码，地址为：https://github.com/summitgao/SAR_CD_DCNet

论文访问链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/8911214