論文の概要: Semantic Change Pattern Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03492v1
• Date: Sat, 7 Mar 2020 02:22:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-25 19:22:46.346200
• Title: Semantic Change Pattern Analysis
• Title（参考訳）: 意味的変化パターン解析
• Authors: Wensheng Cheng, Yan Zhang, Xu Lei, Wen Yang, Guisong Xia
• Abstract要約: 本研究では,航空画像に対する意味変化パターン解析という新しい課題を提案する。 共同登録された空中画像のペアが与えられた場合、そのタスクは、場所と変更点の両方を含む結果を必要とする。 本研究は,この課題のための航空画像データセットとして初めて得られたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.829389559219276
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Change detection is an important problem in vision field, especially for aerial images. However, most works focus on traditional change detection, i.e., where changes happen, without considering the change type information, i.e., what changes happen. Although a few works have tried to apply semantic information to traditional change detection, they either only give the label of emerging objects without taking the change type into consideration, or set some kinds of change subjectively without specifying semantic information. To make use of semantic information and analyze change types comprehensively, we propose a new task called semantic change pattern analysis for aerial images. Given a pair of co-registered aerial images, the task requires a result including both where and what changes happen. We then describe the metric adopted for the task, which is clean and interpretable. We further provide the first well-annotated aerial image dataset for this task. Extensive baseline experiments are conducted as reference for following works. The aim of this work is to explore high-level information based on change detection and facilitate the development of this field with the publicly available dataset.
• Abstract（参考訳）: 変化検出は視覚分野、特に空中画像において重要な問題である。 しかしながら、ほとんどの研究は、従来の変更検出、すなわち、変更がどこで起こるか、変更タイプ情報、すなわち、何が起こるかを考えることなく、焦点を当てている。 従来の変更検出にセマンティック情報を適用する試みはいくつかあるが、変更タイプを考慮せずに新興オブジェクトのラベルを付けるか、意味情報を指定することなく主観的に何らかの変更を設定するかのどちらかである。 意味的情報と変化の種類を総合的に分析するために,航空画像に対する意味的変化パターン分析という新しいタスクを提案する。 共同登録された空中画像のペアが与えられた場合、そのタスクは、場所と変更点の両方を含む結果を必要とする。 次に、タスクに採用されたメトリクスを説明します。 また,この課題に対して,最初に注釈付き空中画像データセットを提供する。 広範なベースライン実験は、以下の研究の参考として実施されている。 本研究の目的は,変化検出に基づく高レベル情報を探究し,公開データセットを用いてこの分野の開発を促進することである。

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