Fugu-MT 論文翻訳(概要): Change Detection from SAR Images Based on Deformable Residual Convolutional Neural Networks

論文の概要: Change Detection from SAR Images Based on Deformable Residual Convolutional Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02299v1
Date: Tue, 6 Apr 2021 05:52:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-07 20:18:09.724956
Title: Change Detection from SAR Images Based on Deformable Residual Convolutional Neural Networks
Title（参考訳）: 変形可能な残差畳み込みニューラルネットワークによるSAR画像の変化検出
Authors: Junjie Wang, Feng Gao, Junyu Dong
Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(cnn)は合成開口レーダ(sar)画像変化検出において大きな進歩を遂げている。本稿では,SAR画像変化検出のための新しいUnderlineDeformable Underline Residual Convolutional Neural UnderlineNetwork (DRNet) を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.684293663473415
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Convolutional neural networks (CNN) have made great progress for synthetic aperture radar (SAR) images change detection. However, sampling locations of traditional convolutional kernels are fixed and cannot be changed according to the actual structure of the SAR images. Besides, objects may appear with different sizes in natural scenes, which requires the network to have stronger multi-scale representation ability. In this paper, a novel \underline{D}eformable \underline{R}esidual Convolutional Neural \underline{N}etwork (DRNet) is designed for SAR images change detection. First, the proposed DRNet introduces the deformable convolutional sampling locations, and the shape of convolutional kernel can be adaptively adjusted according to the actual structure of ground objects. To create the deformable sampling locations, 2-D offsets are calculated for each pixel according to the spatial information of the input images. Then the sampling location of pixels can adaptively reflect the spatial structure of the input images. Moreover, we proposed a novel pooling module replacing the vanilla pooling to utilize multi-scale information effectively, by constructing hierarchical residual-like connections within one pooling layer, which improve the multi-scale representation ability at a granular level. Experimental results on three real SAR datasets demonstrate the effectiveness of the proposed DRNet.
Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は合成開口レーダ(SAR)画像変化検出において大きな進歩を遂げている。しかし、従来の畳み込みカーネルのサンプリング位置は固定されており、SAR画像の実際の構造に応じて変更することはできない。さらに、オブジェクトは自然なシーンで異なるサイズで現れるため、ネットワークはより強力なマルチスケール表現能力を持つ必要がある。本稿では,SAR画像変化検出のために,新規な \underline{D}eformable \underline{R}esidual Convolutional Neural \underline{N}etwork (DRNet) を提案する。まず,提案するdrnetは変形可能な畳み込みサンプリング位置を導入し,畳み込みカーネルの形状を地盤物体の実際の構造に応じて適応的に調整することができる。変形可能なサンプリング位置を作成するために、入力画像の空間情報に応じて画素毎に2次元オフセットを算出する。そして、画素のサンプリング位置は、入力画像の空間構造を適応的に反映することができる。さらに,1つのプーリング層内に階層的残差様接続を構築し,粒度レベルでのマルチスケール表現能力を向上させることにより,バニラプーリングに代わる新たなプーリングモジュールを提案する。 3つの実SARデータセットの実験結果から,DRNetの有効性が示された。

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