論文の概要: Urban Change Detection by Fully Convolutional Siamese Concatenate Network with Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00501v1
• Date: Sun, 31 Jan 2021 17:47:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-02 15:35:20.859480
• Title: Urban Change Detection by Fully Convolutional Siamese Concatenate Network with Attention
• Title（参考訳）: 完全畳み込みシームス連結ネットワークによる都市変化検出と注意
• Authors: Farnoosh Heidary, Mehran Yazdi, Maryam Dehghani, and Peyman Setoodeh
• Abstract要約: 変更検出(CD)はリモートセンシング、特に都市管理における災害時において重要な問題である。 オブジェクトベースのモデルは、非常に高解像度のリモートセンシング(VHR RS)画像を扱うピクセルベースの手法に好まれる。 本稿では,VHR RS画像の完全自動変化検出アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6999740786886537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Change detection (CD) is an important problem in remote sensing, especially in disaster time for urban management. Most existing traditional methods for change detection are categorized based on pixel or objects. Object-based models are preferred to pixel-based methods for handling very high-resolution remote sensing (VHR RS) images. Such methods can benefit from the ongoing research on deep learning. In this paper, a fully automatic change-detection algorithm on VHR RS images is proposed that deploys Fully Convolutional Siamese Concatenate networks (FC-Siam-Conc). The proposed method uses preprocessing and an attention gate layer to improve accuracy. Gaussian attention (GA) as a soft visual attention mechanism is used for preprocessing. GA helps the network to handle feature maps like biological visual systems. Since the GA parameters cannot be adjusted during network training, an attention gate layer is introduced to play the role of GA with parameters that can be tuned among other network parameters. Experimental results obtained on Onera Satellite Change Detection (OSCD) and RIVER-CD datasets confirm the superiority of the proposed architecture over the state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシングにおいて,特に都市管理における災害時の変化検出(cd)は重要な問題である。 既存の変更検出手法のほとんどは、ピクセルやオブジェクトに基づいて分類される。 オブジェクトベースのモデルは、非常に高解像度のリモートセンシング(VHR RS)画像を扱うピクセルベースの手法に好まれる。 このような手法は、ディープラーニングに関する継続的な研究の恩恵を受けることができる。 本稿では, フルコンボリューション型Siamese Concatenateネットワーク(FC-Siam-Conc)を展開したVHR RS画像に対する全自動変化検出アルゴリズムを提案する。 提案手法は前処理と注意ゲート層を用いて精度を向上させる。 ソフトな視覚的注意機構としてのガウス的注意(GA)は前処理に用いられる。 GAはネットワークが生物学的視覚システムのような特徴マップを扱うのに役立つ。 GAパラメータはネットワークトレーニング中に調整できないため、他のネットワークパラメータ間で調整可能なパラメータでGAの役割を演じるためにアテンションゲート層が導入された。 Onera Satellite Change Detection (OSCD)およびRIVER-CDデータセットで得られた実験結果は、提案されたアーキテクチャが最先端のアルゴリズムよりも優れていることを確認します。

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