論文の概要: IDAN: Image Difference Attention Network for Change Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08292v1
- Date: Wed, 17 Aug 2022 13:46:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-18 13:04:02.240283
- Title: IDAN: Image Difference Attention Network for Change Detection
- Title（参考訳）: IDAN:変化検出のための画像差分注意ネットワーク
- Authors: Hongkun Liu, Zican Hu, Qichen Ding, Xueyun Chen
- Abstract要約: リモートセンシング画像変化検出のための新しい画像差分注意ネットワーク(IDAN)を提案する。
IDANは、画像の地域的特徴とエッジ的特徴の違いを考慮し、抽出した画像特徴を最適化する。
実験の結果、IDANのF1スコアは、WHUデータセットとLEVIR-CDデータセットのベースラインモデルと比較して1.62%と1.98%改善していることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5366052026723547
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Remote sensing image change detection is of great importance in disaster
assessment and urban planning. The mainstream method is to use encoder-decoder
models to detect the change region of two input images. Since the change
content of remote sensing images has the characteristics of wide scale range
and variety, it is necessary to improve the detection accuracy of the network
by increasing the attention mechanism, which commonly includes:
Squeeze-and-Excitation block, Non-local and Convolutional Block Attention
Module, among others. These methods consider the importance of different
location features between channels or within channels, but fail to perceive the
differences between input images. In this paper, we propose a novel image
difference attention network (IDAN). In the image preprocessing stage, we use a
pre-training model to extract the feature differences between two input images
to obtain the feature difference map (FD-map), and Canny for edge detection to
obtain the edge difference map (ED-map). In the image feature extracting stage,
the FD-map and ED-map are input to the feature difference attention module and
edge compensation module, respectively, to optimize the features extracted by
IDAN. Finally, the change detection result is obtained through the feature
difference operation. IDAN comprehensively considers the differences in
regional and edge features of images and thus optimizes the extracted image
features. The experimental results demonstrate that the F1-score of IDAN
improves 1.62% and 1.98% compared to the baseline model on WHU dataset and
LEVIR-CD dataset, respectively.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像変化検出は災害評価や都市計画において非常に重要である。
主な方法は、エンコーダデコーダモデルを用いて、2つの入力画像の変化領域を検出することである。
リモートセンシング画像の変更内容は、広い範囲やバラエティの特性を有するため、押し出しブロック、非局所ブロック、畳み込みブロックアテンションモジュールなどを含むアテンション機構を多くして、ネットワークの検出精度を向上させる必要がある。
これらの手法は、チャンネル間やチャンネル内における異なる位置特徴の重要性を考察するが、入力画像間の差異を認識できない。
本稿では,新しい画像差分注意ネットワーク(IDAN)を提案する。
画像前処理の段階では,2つの入力画像間の特徴差を抽出して特徴差マップ(FD-map)と,エッジ検出用Cannyを用いてエッジ差マップ(ED-map)を得る。
画像特徴抽出段階において、特徴差注意モジュールとエッジ補償モジュールにFDマップとEDマップとをそれぞれ入力し、IDANにより抽出された特徴を最適化する。
最後に、特徴差分演算により変化検出結果を得る。
IDANは画像の領域的特徴とエッジ的特徴の違いを包括的に考慮し、抽出した画像特徴を最適化する。
実験の結果,idan の f1-score はそれぞれ whu データセットと levir-cd データセットのベースラインモデルと比較して 1.62% と 1.98% 改善した。
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