論文の概要: Unsupervised Change Detection Based on Image Reconstruction Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01200v2
• Date: Tue, 5 Apr 2022 01:16:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-07 03:38:34.829666
• Title: Unsupervised Change Detection Based on Image Reconstruction Loss
• Title（参考訳）: 画像再構成損失に基づく教師なし変化検出
• Authors: Hyeoncheol Noh, Jingi Ju, Minseok Seo, Jongchan Park, Dong-Geol Choi
• Abstract要約: ラベルのない単一時間画像のみを用いた画像再構成損失に基づく教師なしの変更検出を提案する。 変化検出装置は,1つの時間的単一ソース画像のみを使用しても,様々な変化検出ベンチマークデータセットにおいて顕著な性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.604255432427447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To train the change detector, bi-temporal images taken at different times in the same area are used. However, collecting labeled bi-temporal images is expensive and time consuming. To solve this problem, various unsupervised change detection methods have been proposed, but they still require unlabeled bi-temporal images. In this paper, we propose unsupervised change detection based on image reconstruction loss using only unlabeled single temporal single image. The image reconstruction model is trained to reconstruct the original source image by receiving the source image and the photometrically transformed source image as a pair. During inference, the model receives bi-temporal images as the input, and tries to reconstruct one of the inputs. The changed region between bi-temporal images shows high reconstruction loss. Our change detector showed significant performance in various change detection benchmark datasets even though only a single temporal single source image was used. The code and trained models will be publicly available for reproducibility.
• Abstract（参考訳）: 変化検出器の訓練には、同じ領域で異なるタイミングで撮影されたバイタイム画像を使用する。 しかし、ラベル付きバイテンポラル画像の収集は高価で時間を要する。 この問題を解決するために、様々な教師なしの変更検出方法が提案されているが、ラベルなしのバイタイム画像が必要である。 本稿では,ラベルなしの時間的単一画像のみを用いた画像再構成損失に基づく教師なし変化検出を提案する。 画像再構成モデルは、ソース画像とフォトメトリック変換されたソース画像とをペアとして受信して元のソース画像を再構築するように訓練される。 推論中、モデルは入力として双時間画像を受け取り、入力の1つを再構築しようとする。 両時間画像間の変化領域は高い再構成損失を示す。 変更検出は1つの時間的単一ソース画像のみを使用しても,様々な変更検出ベンチマークデータセットにおいて大きな性能を示した。 コードとトレーニングされたモデルは、再現性のために公開されます。

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