論文の概要: LSNet: Extremely Light-Weight Siamese Network For Change Detection in Remote Sensing Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09156v1
• Date: Sun, 23 Jan 2022 01:42:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-25 15:51:29.573412
• Title: LSNet: Extremely Light-Weight Siamese Network For Change Detection in Remote Sensing Image
• Title（参考訳）: LSNet:リモートセンシング画像における変化検出のための超軽量シームネットワーク
• Authors: Biyuan Liu and Huaixin Chen and Zhixi Wang
• Abstract要約: 本稿では,RSI 変更検出のための非常に軽量な Siamese ネットワーク (LSNet) を提案する。 CCDデータセットの1位モデルと比較すると、LSNetのパラメータと計算量はそれぞれ90.35%と91.34%と大幅に減少し、精度は1.5%しか低下しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The Siamese network is becoming the mainstream in change detection of remote sensing images (RSI). However, in recent years, the development of more complicated structure, module and training processe has resulted in the cumbersome model, which hampers their application in large-scale RSI processing. To this end, this paper proposes an extremely lightweight Siamese network (LSNet) for RSI change detection, which replaces standard convolution with depthwise separable atrous convolution, and removes redundant dense connections, retaining only valid feature flows while performing Siamese feature fusion, greatly compressing parameters and computation amount. Compared with the first-place model on the CCD dataset, the parameters and the computation amount of LSNet is greatly reduced by 90.35\% and 91.34\% respectively, with only a 1.5\% drops in accuracy.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像(RSI)の変化検出において,シームズネットワークが主流になりつつある。 しかし、近年では複雑な構造、モジュール、トレーニングプロセスが開発され、大規模なrsi処理でその応用を阻害する厄介なモデルが生み出されている。 そこで本稿では,RSI 変更検出のための非常に軽量な Siamese ネットワーク (LSNet) を提案する。このネットワークは,標準の畳み込みを奥行き分離可能なアトラス畳み込みに置き換え,余分な高密度接続を除去し,Siamese の機能融合を行い,パラメータと計算量を大幅に圧縮する。 CCDデータセットの1位モデルと比較して、LSNetのパラメータと計算量は、それぞれ90.35\%と91.34\%に大幅に減少し、精度は1.5\%しか低下しない。

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