Fugu-MT 論文翻訳(概要): MASNet:Improve Performance of Siamese Networks with Mutual-attention for Remote Sensing Change Detection Tasks

論文の概要: MASNet:Improve Performance of Siamese Networks with Mutual-attention for Remote Sensing Change Detection Tasks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02331v1
Date: Mon, 6 Jun 2022 03:21:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-07 14:05:59.867037
Title: MASNet:Improve Performance of Siamese Networks with Mutual-attention for Remote Sensing Change Detection Tasks
Title（参考訳）: MASNet:リモートセンシング変更検出タスクにおける相互注意型シームズネットワークの性能向上
Authors: Hongbin Zhou, Yupeng Ren, Qiankun Li, Jun Yin, and Yonggang Lin
Abstract要約: Mutual-Attention Siamese Network (MASNet) は、相互アテンションプラグインを備えた一般的なシアムネットワークである。本研究では,マルチチェンジ検出データセット上でのシアムネットワークの性能改善について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1545547158831164
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Siamese networks are widely used for remote sensing change detection tasks. A vanilla siamese network has two identical feature extraction branches which share weights, these two branches work independently and the feature maps are not fused until about to be sent to a decoder head. However we find that it is critical to exchange information between two feature extraction branches at early stage for change detection task. In this work we present Mutual-Attention Siamese Network (MASNet), a general siamese network with mutual-attention plug-in, so to exchange information between the two feature extraction branches. We show that our modification improve the performance of siamese networks on multi change detection datasets, and it works for both convolutional neural network and visual transformer.
Abstract（参考訳）: シームズネットワークはリモートセンシング変更検出タスクに広く利用されている。バニラシャムネットワークは、重みを共有する2つの同一の特徴抽出分岐を持ち、これら2つの枝は独立して動作し、特徴マップはデコーダヘッドに送信されるまで融合しない。しかし, 変化検出タスクでは, 早期に2つの特徴抽出枝間で情報を交換することが重要であることがわかった。本稿では,2つの特徴抽出枝間の情報を交換するために,相互接続プラグインを備えた一般シャムネットワークである相互接続シャムネットワーク(masnet)を提案する。我々は,マルチチェンジ検出データセットにおけるシアムネットワークの性能を改良し,畳み込みニューラルネットワークとビジュアルトランスフォーマーの両方に有効であることを示す。

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