論文の概要: MCTNet: A Multi-Scale CNN-Transformer Network for Change Detection in Optical Remote Sensing Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07601v2
• Date: Thu, 8 Jun 2023 08:57:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 20:19:29.852064
• Title: MCTNet: A Multi-Scale CNN-Transformer Network for Change Detection in Optical Remote Sensing Images
• Title（参考訳）: mctnet:光リモートセンシング画像の変更検出のためのマルチスケールcnn-transformerネットワーク
• Authors: Weiming Li, Lihui Xue, Xueqian Wang, and Gang Li
• Abstract要約: MCTNetと呼ばれるマルチスケールCNN変換器構造に基づくハイブリッドネットワークを提案する。 MCTNetは既存の最先端CD法よりも優れた検出性能が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.764449276074902
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For the task of change detection (CD) in remote sensing images, deep convolution neural networks (CNNs)-based methods have recently aggregated transformer modules to improve the capability of global feature extraction. However, they suffer degraded CD performance on small changed areas due to the simple single-scale integration of deep CNNs and transformer modules. To address this issue, we propose a hybrid network based on multi-scale CNN-transformer structure, termed MCTNet, where the multi-scale global and local information are exploited to enhance the robustness of the CD performance on changed areas with different sizes. Especially, we design the ConvTrans block to adaptively aggregate global features from transformer modules and local features from CNN layers, which provides abundant global-local features with different scales. Experimental results demonstrate that our MCTNet achieves better detection performance than existing state-of-the-art CD methods.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像における変化検出(cd)タスクのために、ディープ畳み込みニューラルネットワーク(cnns)ベースの手法が最近、グローバル特徴抽出能力を改善するためにトランスフォーマーモジュールを集約した。 しかし、深層cnnとトランスフォーマーモジュールの単純な単一スケール統合により、小さな変更領域でcdパフォーマンスが低下した。 この問題に対処するために,MCTNetと呼ばれるマルチスケールCNN変換器構造に基づくハイブリッドネットワークを提案する。 特に,変換器モジュールからグローバルな特徴を適応的に集約するConvTransブロックを設計し,CNN層からローカルな特徴を抽出する。 MCTNetは,既存の最先端CD法よりも優れた検出性能を示す。

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