論文の概要: Remote Sensing Image Translation via Style-Based Recalibration Module and Improved Style Discriminator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15502v1
• Date: Mon, 29 Mar 2021 11:12:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 00:35:43.208934
• Title: Remote Sensing Image Translation via Style-Based Recalibration Module and Improved Style Discriminator
• Title（参考訳）: スタイルベース校正モジュールと改良型スタイル判別器によるリモートセンシング画像変換
• Authors: Tiange Zhang, Feng Gao, Junyu Dong, Qian Du
• Abstract要約: 既存のリモートセンシング変化検出手法は季節変動の影響を強く受けている。 スタイルベースのリキャリブレーションモジュールを導入し、季節の機能を効果的にキャプチャします。 翻訳性能を向上させるために新しいスタイル判別器が設計された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.13738895283761
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing remote sensing change detection methods are heavily affected by seasonal variation. Since vegetation colors are different between winter and summer, such variations are inclined to be falsely detected as changes. In this letter, we proposed an image translation method to solve the problem. A style-based recalibration module is introduced to capture seasonal features effectively. Then, a new style discriminator is designed to improve the translation performance. The discriminator can not only produce a decision for the fake or real sample, but also return a style vector according to the channel-wise correlations. Extensive experiments are conducted on season-varying dataset. The experimental results show that the proposed method can effectively perform image translation, thereby consistently improving the season-varying image change detection performance. Our codes and data are available at https://github.com/summitgao/RSIT_SRM_ISD.
• Abstract（参考訳）: 既存のリモートセンシング変化検出手法は季節変動の影響を強く受けている。 冬と夏は植生の色が異なるため、変化として誤って検出される傾向にある。 本稿では,この問題を解決するための画像翻訳手法を提案する。 季節的特徴を効果的に捉えるために、スタイルベースのリカレーションモジュールが導入された。 そして、翻訳性能を向上させるために新しいスタイル判別器を設計する。 判別器は、偽または実サンプルの判定を生成できるだけでなく、チャネルワイドの相関に基づいてスタイルベクトルを返す。 季節変動データセットで広範な実験が行われている。 実験の結果,提案手法は画像変換を効果的に行うことができ,季節変動画像変化検出性能を一貫して向上できることがわかった。 私たちのコードとデータはhttps://github.com/summitgao/rsit_srm_isdで入手できます。

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