論文の概要: Dual-Tasks Siamese Transformer Framework for Building Damage Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10953v1
• Date: Wed, 26 Jan 2022 14:11:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-27 13:25:49.831159
• Title: Dual-Tasks Siamese Transformer Framework for Building Damage Assessment
• Title（参考訳）: 建物被害評価のためのデュアルタスクシームス変圧器フレームワーク
• Authors: Hongruixuan Chen, Edoardo Nemni, Sofia Vallecorsa, Xi Li, Chen Wu, Lars Bromley
• Abstract要約: トランスフォーマーによる損傷評価アーキテクチャ(DamFormer)の設計の試みについて述べる。 我々の知る限り、このような深層トランスフォーマーベースのネットワークがマルチテンポラルリモートセンシングの解釈タスクのために提案されたのは、これが初めてである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.888964682446879
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate and fine-grained information about the extent of damage to buildings is essential for humanitarian relief and disaster response. However, as the most commonly used architecture in remote sensing interpretation tasks, Convolutional Neural Networks (CNNs) have limited ability to model the non-local relationship between pixels. Recently, Transformer architecture first proposed for modeling long-range dependency in natural language processing has shown promising results in computer vision tasks. Considering the frontier advances of Transformer architecture in the computer vision field, in this paper, we present the first attempt at designing a Transformer-based damage assessment architecture (DamFormer). In DamFormer, a siamese Transformer encoder is first constructed to extract non-local and representative deep features from input multitemporal image-pairs. Then, a multitemporal fusion module is designed to fuse information for downstream tasks. Finally, a lightweight dual-tasks decoder aggregates multi-level features for final prediction. To the best of our knowledge, it is the first time that such a deep Transformer-based network is proposed for multitemporal remote sensing interpretation tasks. The experimental results on the large-scale damage assessment dataset xBD demonstrate the potential of the Transformer-based architecture.
• Abstract（参考訳）: 人道的救済と災害対応には,建物被害の程度に関する正確な,きめ細かい情報が必要である。 しかしながら、遠隔センシングの解釈タスクでよく使われるアーキテクチャであるため、畳み込みニューラルネットワーク(cnns)はピクセル間の非局所関係をモデル化する能力が限られている。 近年,自然言語処理における長距離依存性をモデル化するためのTransformerアーキテクチャが提案されている。 本稿では,コンピュータビジョン分野におけるトランスフォーマーアーキテクチャのフロンティア進歩を考えると,トランスフォーマーによる損傷評価アーキテクチャ(DamFormer)を設計するための最初の試みを示す。 DamFormerでは、シアム変換器エンコーダが最初に構築され、入力されたマルチテンポラル画像ペアから非局所的および代表的深い特徴を抽出する。 次に、ダウンストリームタスクのための情報を融合するマルチタイムフュージョンモジュールを設計する。 最後に、軽量なデュアルタスクデコーダが最終予測のために複数のレベル機能を集約する。 我々の知る限り、このような深層トランスフォーマーベースのネットワークがマルチテンポラルリモートセンシングの解釈タスクのために提案されたのは初めてである。 大規模損傷評価データセット xbd の実験結果は,トランスフォーマーアーキテクチャの可能性を示している。

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