Я не совсем уверен, что это правильное место, чтобы задать такой вопрос. Я ищу рекомендации по решению конкретной проблемы c.
Я изо всех сил пытаюсь найти решение для моего университетского проекта. Допустим, у меня есть 2 изображения, сделанные в одном месте, но в разное время. Мне нужно построить модель, которая обнаружит, есть ли какие-либо изменения между этими двумя изображениями.
Это как-то похоже на проблемы сегментации переднего плана / вычитания фона / обнаружения смены сцены, у которых было развернуто множество исследовательских работ (Для ссылка ): 
Однако масштабы этих проблем намного выше того, что я хочу сделать. Они извлекают элементы CNN из исходных изображений, а затем объединяют извлеченные элементы в выходное изображение в оттенках серого с помощью деконволюционных методов. Для меня я просто хочу извлечь объекты и в конечном итоге вывести двоичное (1 или 0) значение: 1, если есть какое-либо изменение между 2 изображениями, 0, если нет. Другими словами, я не хочу реализовывать деконволюционную часть.
У меня есть 2 проблемы:
- Набор данных CD2014 (а также другие соответствующие наборы данных) имеют только основные истины в формат изображений в градациях серого, а не желаемый вывод (двоичный формат 1/0).
- Кроме того, поскольку моя проблема отличается от этих работ, я не могу найти подходящую модель для использования, я склонен использовать VGG-16, но нет никаких доказательств того, что она будет работать в моей задаче.
Можете ли вы предложить мне какие-либо решения или материалы в этой области? Я действительно ценю любые рекомендации.
Спасибо и хорошего дня!