論文の概要: Change Detection from Synthetic Aperture Radar Images via Graph-Based Knowledge Supplement Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08954v1
• Date: Sat, 22 Jan 2022 02:50:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-28 11:15:30.301909
• Title: Change Detection from Synthetic Aperture Radar Images via Graph-Based Knowledge Supplement Network
• Title（参考訳）: グラフベース知識補充ネットワークを用いた合成開口レーダ画像からの変化検出
• Authors: Junjie Wang, Feng Gao, Junyu Dong, Shan Zhang, Qian Du
• Abstract要約: 画像変化検出のためのグラフベースの知識補足ネットワーク(GKSNet)を提案する。 より具体的には、既存のラベル付きデータセットから識別情報を付加的な知識として抽出する。 提案手法を検証するために,4つのSARデータセットについて広範な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.41983596642354
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Synthetic aperture radar (SAR) image change detection is a vital yet challenging task in the field of remote sensing image analysis. Most previous works adopt a self-supervised method which uses pseudo-labeled samples to guide subsequent training and testing. However, deep networks commonly require many high-quality samples for parameter optimization. The noise in pseudo-labels inevitably affects the final change detection performance. To solve the problem, we propose a Graph-based Knowledge Supplement Network (GKSNet). To be more specific, we extract discriminative information from the existing labeled dataset as additional knowledge, to suppress the adverse effects of noisy samples to some extent. Afterwards, we design a graph transfer module to distill contextual information attentively from the labeled dataset to the target dataset, which bridges feature correlation between datasets. To validate the proposed method, we conducted extensive experiments on four SAR datasets, which demonstrated the superiority of the proposed GKSNet as compared to several state-of-the-art baselines. Our codes are available at https://github.com/summitgao/SAR_CD_GKSNet.
• Abstract（参考訳）: 合成開口レーダ(SAR)画像変化検出はリモートセンシング画像解析の分野では不可欠だが困難な課題である。 これまでのほとんどの作品では、疑似ラベルサンプルを使用してその後のトレーニングとテストのガイドを行うセルフ教師付きメソッドが採用されている。 しかし、ディープネットワークはパラメータ最適化のために多くの高品質なサンプルを必要とする。 擬似ラベルのノイズは、最終変更検出性能に必然的に影響を及ぼす。 そこで我々は,グラフベースの知識補足ネットワーク(GKSNet)を提案する。 より具体的には、既存のラベル付きデータセットから識別情報を追加知識として抽出し、ノイズサンプルの悪影響をある程度抑制する。 その後,ラベル付きデータセットから対象データセットへのコンテキスト情報を注意深く抽出するグラフ転送モジュールを設計し,データセット間の特徴相関を橋渡しする。 提案手法の有効性を検証するため,提案手法は4つのSARデータセットに対して広範な実験を行った。 私たちのコードはhttps://github.com/summitgao/sar_cd_gksnetで利用可能です。

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