論文の概要: DASNet: Dual attentive fully convolutional siamese networks for change
detection of high resolution satellite images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03608v2
- Date: Wed, 11 Nov 2020 04:32:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-25 19:58:52.064357
- Title: DASNet: Dual attentive fully convolutional siamese networks for change
detection of high resolution satellite images
- Title（参考訳）: DASNet:高解像度衛星画像の変更検出のための二重減衰完全畳み込みシムネットワーク
- Authors: Jie Chen, Ziyang Yuan, Jian Peng, Li Chen, Haozhe Huang, Jiawei Zhu,
Yu Liu, Haifeng Li
- Abstract要約: 研究の目的は、関心の変化情報を識別し、無関係な変更情報を干渉要因としてフィルタリングすることである。
近年、ディープラーニングの台頭により、変化検出のための新しいツールが提供され、目覚ましい結果が得られた。
我々は,高解像度画像における変化検出のための新しい手法,すなわち,二重注意型完全畳み込みシームズネットワーク(DASNet)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.839181739760676
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Change detection is a basic task of remote sensing image processing. The
research objective is to identity the change information of interest and filter
out the irrelevant change information as interference factors. Recently, the
rise of deep learning has provided new tools for change detection, which have
yielded impressive results. However, the available methods focus mainly on the
difference information between multitemporal remote sensing images and lack
robustness to pseudo-change information. To overcome the lack of resistance of
current methods to pseudo-changes, in this paper, we propose a new method,
namely, dual attentive fully convolutional Siamese networks (DASNet) for change
detection in high-resolution images. Through the dual-attention mechanism,
long-range dependencies are captured to obtain more discriminant feature
representations to enhance the recognition performance of the model. Moreover,
the imbalanced sample is a serious problem in change detection, i.e. unchanged
samples are much more than changed samples, which is one of the main reasons
resulting in pseudo-changes. We put forward the weighted double margin
contrastive loss to address this problem by punishing the attention to
unchanged feature pairs and increase attention to changed feature pairs. The
experimental results of our method on the change detection dataset (CDD) and
the building change detection dataset (BCDD) demonstrate that compared with
other baseline methods, the proposed method realizes maximum improvements of
2.1\% and 3.6\%, respectively, in the F1 score. Our Pytorch implementation is
available at https://github.com/lehaifeng/DASNet.
- Abstract（参考訳）: 変化検出はリモートセンシング画像処理の基本的なタスクである。
研究の目的は、関心の変化情報を識別し、無関係な変更情報を干渉要因としてフィルタリングすることである。
近年、ディープラーニングの台頭により、変化検出のための新しいツールが提供され、目覚ましい結果が得られた。
しかし,本手法では,多時期リモートセンシング画像間の差分情報に着目し,疑似変化情報に対するロバスト性に欠ける。
疑似変化に対する現在の手法の抵抗の欠如を克服するため,本稿では,高解像度画像における変化検出のための2重減衰完全畳み込みシームズネットワーク(DASNet)を提案する。
デュアルアテンション機構により、長距離依存を捕捉してより識別性の高い特徴表現を取得し、モデルの認識性能を高める。
さらに、不均衡なサンプルは変化検出において深刻な問題であり、例えば、変化しないサンプルは変化したサンプルよりもはるかに多い。
重み付けされた二重マージン比較損失は、変化しない特徴対に対する注意を罰し、変化した特徴対に対する注意を高めることでこの問題に対処する。
提案手法は,他のベースライン法と比較して,F1スコアにおいてそれぞれ2.1\%と3.6\%の最大改善を実現していることを示す。
pytorchの実装はhttps://github.com/lehaifeng/dasnetで利用可能です。
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