論文の概要: CD-GAN: a robust fusion-based generative adversarial network for unsupervised remote sensing change detection with heterogeneous sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00948v4
• Date: Wed, 29 Nov 2023 10:17:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 04:23:35.205463
• Title: CD-GAN: a robust fusion-based generative adversarial network for unsupervised remote sensing change detection with heterogeneous sensors
• Title（参考訳）: CD-GAN : 不均一センサを用いた非監視リモートセンシング変化検出のためのロバスト核融合による生成対向ネットワーク
• Authors: Jin-Ju Wang, Nicolas Dobigeon, Marie Chabert, Ding-Cheng Wang, Ting-Zhu Huang and Jie Huang
• Abstract要約: 本稿では、異種光センサが取得した画像を対象とした、教師なしの変更検出手法を提案する。 これは、変更検出タスクを堅牢な融合フレームワークに定式化する最近の進歩に乗じている。 最先端の変更検出手法との比較により,提案手法の有効性と有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.284275261487114
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the context of Earth observation, change detection boils down to comparing images acquired at different times by sensors of possibly different spatial and/or spectral resolutions or different modalities (e.g., optical or radar). Even when considering only optical images, this task has proven to be challenging as soon as the sensors differ by their spatial and/or spectral resolutions. This paper proposes a novel unsupervised change detection method dedicated to images acquired by such so-called heterogeneous optical sensors. It capitalizes on recent advances which formulate the change detection task into a robust fusion framework. Adopting this formulation, the work reported in this paper shows that any off-the-shelf network trained beforehand to fuse optical images of different spatial and/or spectral resolutions can be easily complemented with a network of the same architecture and embedded into an adversarial framework to perform change detection. A comparison with state-of-the-art change detection methods demonstrates the versatility and the effectiveness of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 地球観測の文脈では、変化検出は、空間分解能やスペクトル分解能の異なるセンサー(光学やレーダーなど)によって異なるタイミングで取得された画像を比較するために沸騰する。 光画像のみを考えると、センサーが空間分解能やスペクトル分解能によって異なるため、このタスクは困難であることが証明されている。 本稿では、このような異種光センサによって取得された画像に特有な教師なし変化検出手法を提案する。 これは、変更検出タスクを堅牢な融合フレームワークに定式化する最近の進歩を生かしている。 この定式化を採用し、本論文では、異なる空間的および/またはスペクトル解像度の光学的画像を融合するために事前訓練された市販のネットワークは、同じアーキテクチャのネットワークで容易に補完でき、逆のフレームワークに埋め込まれて変化検出を行うことができることを示した。 最先端の変更検出手法との比較により,提案手法の有効性と有効性を示す。

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