現在の変化検出手法には限界があることから、本研究では、二時系列画像を対象とした変化検出に向けた深層監視付き注目メトリックベースのネットワーク（DSAMNet）を提案する。DSAMNetは、特徴抽出器から得られた特徴から直接変化マップを学習するためのCBAM統合型変化判断モジュールと、隠れ層の学習を支援するための中間変化結果を生成する補助的深層監視モジュールを備えている。また、深層学習に基づく変化検出手法の学習および評価を目的として、全20,000ペアの画像を含む新しいベンチマークデータセット「SYSU-CD」を提供する。SYSU-CDデータセット上での比較実験により、提案手法の有効性が実証された。