論文の概要: WRICNet:A Weighted Rich-scale Inception Coder Network for Multi-Resolution Remote Sensing Image Change Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07955v1
• Date: Wed, 18 Aug 2021 02:56:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-19 23:11:24.631963
• Title: WRICNet:A Weighted Rich-scale Inception Coder Network for Multi-Resolution Remote Sensing Image Change Detection
• Title（参考訳）: WRICNet:マルチ解像度リモートセンシング画像変化検出のための軽量リッチスケールインセプションコーダネットワーク
• Authors: Yu Jiang, Lei Hu, Yongmei Zhang, and Xin Yang
• Abstract要約: 本稿では,重み付きリッチスケールインセプションコーダネットワーク(WRICNet)を提案する。 マルチレゾリューションデータセットの性能実験により,提案手法と比較して,変更領域外の誤報をさらに低減できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.464251373435607
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Majority models of remote sensing image changing detection can only get great effect in a specific resolution data set. With the purpose of improving change detection effectiveness of the model in the multi-resolution data set, a weighted rich-scale inception coder network (WRICNet) is proposed in this article, which can make a great fusion of shallow multi-scale features, and deep multi-scale features. The weighted rich-scale inception module of the proposed can obtain shallow multi-scale features, the weighted rich-scale coder module can obtain deep multi-scale features. The weighted scale block assigns appropriate weights to features of different scales, which can strengthen expressive ability of the edge of the changing area. The performance experiments on the multi-resolution data set demonstrate that, compared to the comparative methods, the proposed can further reduce the false alarm outside the change area, and the missed alarm in the change area, besides, the edge of the change area is more accurate. The ablation study of the proposed shows that the training strategy, and improvements of this article can improve the effectiveness of change detection.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像変化検出の主要モデルは、特定の解像度データセットにおいてのみ大きな影響を与える。 重み付きリッチスケールインセプション・コーダネットワーク(WRICNet)は,多分解能データセットにおけるモデルの変更検出効率の向上を目的として,浅層マルチスケール特徴と深層マルチスケール特徴の融合を実現する。 重み付きリッチスケールインセプションモジュールは浅度なマルチスケール特徴を得ることができ、重み付きリッチスケールコーダモジュールは深いマルチスケール特徴を得ることができる。 重み付きスケールブロックは、異なるスケールの特徴に適切な重みを割り当て、変化領域の端の表現能力を強化することができる。 マルチレゾリューションデータセットの性能実験により, 比較手法と比較して, 提案手法は変更領域外における誤報をさらに低減し, 変更領域内における誤報を低減し, また, 変更領域のエッジがより正確であることを示す。 本研究は,本論文のトレーニング戦略と改善により,変化検出の有効性が向上することを示すものである。

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