论文页面 - ChangeFlow – 面向遥感变化检测的潜在空间修正流

来源：https://huggingface.co/papers/2605.15375

摘要

ChangeFlow 提出了一种面向遥感变化检测的生成框架，该框架利用修正流在潜在空间中合成变化掩码，通过基于采样的预测集成实现了更高的精度和鲁棒性。

遥感变化检测（RSCD）旨在定位同一地理区域两幅图像之间的变化。在实践中，变化掩码往往遵循区域级标注惯例，而非纯粹基于局部外观差异，因此具有上下文依赖性，有时甚至存在歧义。大多数最先进的方法采用逐像素判别分类，每个输入仅产生单一预测，无法将变化区域显式建模为一个连贯的整体。一种自然的替代方案是生成式建模，它可以建模合理掩码的分布，通过采样捕捉歧义并促进全局一致性。然而，现有的生成式 RSCD 方法通常落后于强大的判别式基线，原因在于像素空间生成的计算成本高昂以及其调节机制的复杂性。为了克服先前判别式和生成式方法的局限性，我们提出了 ChangeFlow，这是一个生成框架，将变化检测重新定义为通过修正流在潜在空间中合成变化掩码。ChangeFlow 由一个结构化且轻量级的调节信号引导，其随机设计天然支持基于采样的预测集成。具体来说，聚合多个预测的变化掩码可提高鲁棒性，而样本一致性则提供了实用的置信度估计，突出显示模糊区域。在四个基准数据集上，ChangeFlow 取得了平均 F1 为 80.4%，相比之前最佳方法平均提升 1.3 个百分点，同时推理速度与近期强基线相当。项目页面：https://blaz-r.github.io/changeflow_cd

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