[Full Picture] Revisiting Consistency Regularization for Semi-supervised Change Detection in Remote Sensing Images

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Source: ui.adsabs.harvard.edu

Appears strongly imbalanced

Summary Analysis Research

1. 提出了一种半监督的遥感图像变化检测方法：文章提出了一种利用未标记的多时相遥感图像信息来改善变化检测方法性能的半监督模型。通过在深度特征差异图上施加小的随机扰动，约束给定未标记双时相图像对的输出变化概率图保持一致，从而引入了无监督的变化检测损失。

2. 减少对标注数据的依赖：现有的深度监督变化检测方法依赖于大量标注数据来训练网络，但是遥感图像的标注工作耗时且昂贵。相比之下，本文提出的半监督方法可以利用大量未标记的多时相遥感图像，减少对已标注训练数据的需求。

3. 实验证明半监督方法有效性：在两个公开可用的变化检测数据集上进行实验，结果表明即使只使用10%已标注训练数据，所提出的半监督方法也能接近深度监督方法的性能水平。这证明了该方法在减少人工标注成本方面具有潜力，并且可以在有限标注数据情况下实现较好的变化检测效果。

对于上述文章，我无法提供详细的批判性分析，因为只给出了摘要部分，并没有提供足够的信息来评估其潜在偏见、片面报道、无根据的主张、缺失的考虑点、所提出主张的缺失证据、未探索的反驳、宣传内容，偏袒等方面。此外，由于没有完整的文章内容，也无法确定作者是否注意到可能存在的风险或是否平等地呈现了双方观点。

如果您能提供完整的文章内容或更多相关信息，我将很乐意帮助您进行详细的批判性分析。