目录

🙋🙋1.摘要

🐸🐸2.背景

🍌🍌3.主要贡献

🍉🍉4.ChangeClip网络结构

🔔🔔5.代码使用步骤

🍇5.1. 为了方便使用相对路径，我在~/.bashrc中设置了CDPATH。你可以按照下面的方式在~/.bashrc文件中加入。

🍇5.2. 我以SYSU-CD数据集为例介绍代码的使用方法，首先使用tools/general/write_path.py生成数据集路径的txt文件。格式如下(详情可查看代码)

🍇5.3.使用CLIP模型对SYSU-CD数据集进行推理，GitHub - openai/CLIP: CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining), Predict the most relevant text snippet given an image, 生成置信度json文件

🍭1 首先需要安装CLIP项目，运行如下命令

🍭2 然后运行以下命令

🍭3 运行完成后，会生成如下的文件：

🍇5.4.可以查看tools/train.sh文件的内容，自行设定训练计划

🍇5.5.我们对训练过程的权重和log文件进行了公开. 如果你无法下载百度网盘的文件，可以给我发邮件，我会及时回复并提供其他来源的下载链接。

整理不易，欢迎一键三连！！！

送你们一条美丽的--分割线--

代码：code

论文：paper

🙋🙋1.摘要

        遥感变化检测（RSCD）旨在从双时态图像中识别表面变化，对环境保护和灾害监测等许多应用具有重要意义。在过去十年中，在人工智能浪潮的推动下，许多基于深度学习的变化检测方法应运而生并取得了重大突破。然而&#