変化検出の応用先としては、視覚監視、モバイルロボティクス、災害管理、農業モニタリング、都市計画などが考えられます。これらのドメインでは、環境の変化を迅速に検出し、適切な対応を行うことが求められます。しかし、これらの応用においては、以下のような課題が存在します。まず、異なる環境条件（照明、季節、天候など）における変化検出の精度が低下することが挙げられます。また、トレーニングデータの不足や、特定のドメインに特化したモデルの過剰適合も問題です。さらに、リアルタイムでの変化検出が求められる場合、計算リソースの制約も考慮する必要があります。これらの課題を克服するためには、一般化性の高い変化検出手法の開発が不可欠です。