論文の概要: Semantic decoupled representation learning for remote sensing image change detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05778v1
• Date: Sat, 15 Jan 2022 07:35:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-19 15:54:23.272078
• Title: Semantic decoupled representation learning for remote sensing image change detection
• Title（参考訳）: リモートセンシング画像変化検出のための意味分離表現学習
• Authors: Hao Chen, Yifan Zao, Liqin Liu, Song Chen, Zhenwei Shi
• Abstract要約: RS画像CDのセマンティックデカップリング表現学習を提案する。 我々は、セマンティックマスクを利用して、異なるセマンティック領域の表現をアンタングルする。 さらに、下流CDタスクにおける関心対象の認識に役立ち、異なる意味表現を区別するようモデルに強制する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.548248093344576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contemporary transfer learning-based methods to alleviate the data insufficiency in change detection (CD) are mainly based on ImageNet pre-training. Self-supervised learning (SSL) has recently been introduced to remote sensing (RS) for learning in-domain representations. Here, we propose a semantic decoupled representation learning for RS image CD. Typically, the object of interest (e.g., building) is relatively small compared to the vast background. Different from existing methods expressing an image into one representation vector that may be dominated by irrelevant land-covers, we disentangle representations of different semantic regions by leveraging the semantic mask. We additionally force the model to distinguish different semantic representations, which benefits the recognition of objects of interest in the downstream CD task. We construct a dataset of bitemporal images with semantic masks in an effortless manner for pre-training. Experiments on two CD datasets show our model outperforms ImageNet pre-training, in-domain supervised pre-training, and several recent SSL methods.
• Abstract（参考訳）: 変化検出(CD)におけるデータ不足を緩和する現代移動学習法は主にImageNet事前学習に基づいている。 自己教師付き学習(SSL)は、最近、ドメイン内の表現を学習するためのリモートセンシング(RS)に導入された。 本稿では,RS画像CDのセマンティックデカップリング表現学習を提案する。 通常、興味のある対象(例えば建物)は、広大な背景に比べて比較的小さい。 画像が無関係な土地被覆に支配される可能性のある1つの表現ベクトルに表現される既存の方法とは異なり、意味マスクを利用して異なる意味領域の表現をアンタングルする。 さらに,下流のcdタスクにおける関心対象の認識に有利な,異なる意味表現の識別をモデルに強制する。 我々は,事前学習のために,セマンティックマスクを用いたバイテンポラル画像のデータセットを構築した。 2つのCDデータセットの実験では、私たちのモデルはImageNet事前トレーニング、ドメイン内教師付き事前トレーニング、そして最近のSSLメソッドよりも優れています。

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