論文の概要: SARAS-Net: Scale and Relation Aware Siamese Network for Change Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01287v1
• Date: Fri, 2 Dec 2022 16:30:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 16:05:28.914439
• Title: SARAS-Net: Scale and Relation Aware Siamese Network for Change Detection
• Title（参考訳）: SARAS-Net:変更検出のためのスケールと関係性を考慮したシームズネットワーク
• Authors: Chao-Peng Chen, Jun-Wei Hsieh, Ping-Yang Chen, Yi-Kuan Hsieh, Bor-Shiun Wang
• Abstract要約: 変化検出(CD)は、異なるタイミングで2つの画像の違いを見つけ、その領域が変化したか否かを表す変更マップを出力することを目的としている。 多くのState-of-The-Art(SoTA)メソッドは、強力な識別能力を持つディープラーニングモデルを設計する。 本稿では,この問題に対処するためのネットワークであるスケール・アンド・リレーション・アウェア・シームズ・ネットワーク(SARAS-Net)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.12477318852572
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Change detection (CD) aims to find the difference between two images at different times and outputs a change map to represent whether the region has changed or not. To achieve a better result in generating the change map, many State-of-The-Art (SoTA) methods design a deep learning model that has a powerful discriminative ability. However, these methods still get lower performance because they ignore spatial information and scaling changes between objects, giving rise to blurry or wrong boundaries. In addition to these, they also neglect the interactive information of two different images. To alleviate these problems, we propose our network, the Scale and Relation-Aware Siamese Network (SARAS-Net) to deal with this issue. In this paper, three modules are proposed that include relation-aware, scale-aware, and cross-transformer to tackle the problem of scene change detection more effectively. To verify our model, we tested three public datasets, including LEVIR-CD, WHU-CD, and DSFIN, and obtained SoTA accuracy. Our code is available at https://github.com/f64051041/SARAS-Net.
• Abstract（参考訳）: 変更検出(cd)は、異なるタイミングで2つの画像の差を見つけ、その領域が変化したか否かを表す変更マップを出力することを目的としている。 変更マップを生成するためのより良い結果を得るために、多くの最先端(sota)メソッドは、強力な識別能力を持つディープラーニングモデルを設計する。 しかし、空間情報を無視し、オブジェクト間の変更をスケーリングし、ぼやけたり、境界を間違えたりするため、これらの手法はパフォーマンスを低下させます。 これらに加えて、2つの異なる画像のインタラクティブな情報を無視する。 これらの問題を緩和するため,我々はSARAS-Net(Scale and Relation-Aware Siamese Network)を提案する。 本稿では,シーン変化の検出をより効果的に行うために,関係認識,スケール認識,クロストランスフォーマの3つのモジュールを提案する。 我々のモデルを検証するために、LEVIR-CD、WHU-CD、DSFINの3つの公開データセットを検証し、SoTAの精度を得た。 私たちのコードはhttps://github.com/f64051041/SARAS-Netで利用可能です。

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