論文の概要: SAR Image Change Detection Based on Multiscale Capsule Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08935v1
• Date: Sat, 22 Jan 2022 01:30:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-29 08:30:53.307803
• Title: SAR Image Change Detection Based on Multiscale Capsule Network
• Title（参考訳）: マルチスケールカプセルネットワークを用いたSAR画像変化検出
• Authors: Yunhao Gao, Feng Gao, Junyu Dong, Heng-Chao Li
• Abstract要約: 従来の合成開口レーダ画像変化検出法は、スペックルノイズと変形感度の課題に直面している。 可変画素間の識別情報を抽出するマルチスケールカプセルネットワーク(Ms-CapsNet)を提案する。 提案したMs-CapsNetの有効性は、3つの実SARデータセットで検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.524488071386415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional synthetic aperture radar image change detection methods based on convolutional neural networks (CNNs) face the challenges of speckle noise and deformation sensitivity. To mitigate these issues, we proposed a Multiscale Capsule Network (Ms-CapsNet) to extract the discriminative information between the changed and unchanged pixels. On the one hand, the multiscale capsule module is employed to exploit the spatial relationship of features. Therefore, equivariant properties can be achieved by aggregating the features from different positions. On the other hand, an adaptive fusion convolution (AFC) module is designed for the proposed Ms-CapsNet. Higher semantic features can be captured for the primary capsules. Feature extracted by the AFC module significantly improves the robustness to speckle noise. The effectiveness of the proposed Ms-CapsNet is verified on three real SAR datasets. The comparison experiments with four state-of-the-art methods demonstrate the efficiency of the proposed method. Our codes are available at https://github.com/summitgao/SAR_CD_MS_CapsNet .
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(cnns)に基づく従来の合成開口レーダ画像変化検出手法はスペックルノイズや変形感度の課題に直面している。 これらの問題を緩和するため,我々は,変更画素と変更画素間の識別情報を抽出するマルチスケールカプセルネットワーク (ms-capsnet) を提案する。 一方,多スケールカプセルモジュールは,特徴の空間的関係を利用したものである。 したがって、同変特性は異なる位置から特徴を集約することで達成できる。 一方,提案するMs-CapsNetに対して,アダプティブ・フュージョン・コンボリューション(AFC)モジュールを設計する。 プライマリカプセルでは、より高い意味的特徴をキャプチャできる。 afcモジュールによって抽出された機能はスペックルノイズに対するロバスト性を大幅に改善する。 提案したMs-CapsNetの有効性は、3つの実SARデータセットで検証される。 4つの最先端手法との比較実験により,提案手法の有効性が示された。 私たちのコードはhttps://github.com/summitgao/SAR_CD_MS_CapsNetで利用可能です。

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