論文の概要: Remote Sensing Change Detection (Segmentation) using Denoising Diffusion Probabilistic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11892v1
• Date: Thu, 23 Jun 2022 17:58:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-24 13:34:44.470323
• Title: Remote Sensing Change Detection (Segmentation) using Denoising Diffusion Probabilistic Models
• Title（参考訳）: 離散拡散確率モデルを用いたリモートセンシング変化検出(セグメンテーション)
• Authors: Wele Gedara Chaminda Bandara, Nithin Gopalakrishnan Nair, Vishal M. Patel
• Abstract要約: そこで本研究では,数百万枚もの市販の遠隔センシング画像をトレーニングプロセスに組み込む新しい手法を提案する。 まず、事前学習した拡散確率モデルを用いて、これらのオフザシェルフ、未修正、未ラベルのリモートセンシング画像からの情報を活用する。 4つの公開CDデータセットで実施された実験により、提案手法はF1, IoUの最先端手法と全体的な精度よりも驚くほど優れた結果が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.1843419649895
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human civilization has an increasingly powerful influence on the earth system, and earth observations are an invaluable tool for assessing and mitigating the negative impacts. To this end, observing precisely defined changes on Earth's surface is essential, and we propose an effective way to achieve this goal. Notably, our change detection (CD)/ segmentation method proposes a novel way to incorporate the millions of off-the-shelf, unlabeled, remote sensing images available through different earth observation programs into the training process through denoising diffusion probabilistic models. We first leverage the information from these off-the-shelf, uncurated, and unlabeled remote sensing images by using a pre-trained denoising diffusion probabilistic model and then employ the multi-scale feature representations from the diffusion model decoder to train a lightweight CD classifier to detect precise changes. The experiments performed on four publically available CD datasets show that the proposed approach achieves remarkably better results than the state-of-the-art methods in F1, IoU, and overall accuracy. Code and pre-trained models are available at: https://github.com/wgcban/ddpm-cd
• Abstract（参考訳）: 人類文明は地球系にますます強力な影響を及ぼし、地球観測は負の影響を評価し緩和するための貴重なツールである。 そのために,地球表面の精密な変化を観測することが不可欠であり,この目的を達成するための効果的な方法を提案する。 特に, 変化検出(cd)/セグメンテーション手法は, 異なる地球観測プログラムで利用可能な数百万のオフ・ザ・セット, ラベルなし, リモートセンシング画像を, 拡散確率モデルから学習プロセスに組み込む新しい手法を提案する。 まず, 既成のデノイジング拡散確率モデルを用いて, 既定, 未登録, ラベル付きリモートセンシング画像からの情報を活用し, 拡散モデルデコーダからのマルチスケール特徴表現を用いて, 軽量cd分類器を訓練し, 正確な変化を検出する。 4つの公開CDデータセットで実施された実験により、提案手法はF1, IoUの最先端手法よりも驚くほど優れた結果が得られることが示された。 コードと事前訓練されたモデルは以下の通りである。

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