孪生神经网络目标变化检测

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）在变化检测中有很多应用。变化检测是指通过比较两个图像或图像序列，判断它们之间的变化情况。CNN可以通过学习图像的特征来实现变化检测。

一种常见的方法是使用基于CNN的特征提取器来提取图像的特征表示。这些特征表示通常是在训练集上通过监督学习得到的。然后，使用这些特征表示进行变化检测。可以通过比较两个图像的特征表示来确定它们之间的差异。

另一种方法是使用预训练的CNN模型，如VGG、ResNet或Inception等，在变化检测任务上进行微调。这样的模型已经在大规模图像数据集上进行了预训练，并且具有强大的特征提取能力。通过微调这些模型，可以使其适应变化检测任务。

还有一些其他方