Fugu-MT 論文翻訳(概要): Joint Spatio-Temporal Modeling for the Semantic Change Detection in Remote Sensing Images

論文の概要: Joint Spatio-Temporal Modeling for the Semantic Change Detection in Remote Sensing Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05245v4
Date: Tue, 18 Apr 2023 16:27:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-19 18:05:04.137376
Title: Joint Spatio-Temporal Modeling for the Semantic Change Detection in Remote Sensing Images
Title（参考訳）: リモートセンシング画像における意味変化検出のための関節時空間モデリング
Authors: Lei Ding, Jing Zhang, Kai Zhang, Haitao Guo, Bing Liu and Lorenzo Bruzzone
Abstract要約: 両時間RSI間の「から」意味遷移を明示的にモデル化するための意味変化(SCanFormer)を提案する。次に,SCDタスクに忠実な Transformer 時間制約を活用する意味学習手法を導入し,意味変化の学習を指導する。結果として得られたネットワーク(SCanNet)は、決定的意味変化の検出と、得られた両時間的結果のセマンティック一貫性の両方において、ベースライン法より優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.72105435238235
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Semantic Change Detection (SCD) refers to the task of simultaneously extracting the changed areas and the semantic categories (before and after the changes) in Remote Sensing Images (RSIs). This is more meaningful than Binary Change Detection (BCD) since it enables detailed change analysis in the observed areas. Previous works established triple-branch Convolutional Neural Network (CNN) architectures as the paradigm for SCD. However, it remains challenging to exploit semantic information with a limited amount of change samples. In this work, we investigate to jointly consider the spatio-temporal dependencies to improve the accuracy of SCD. First, we propose a Semantic Change Transformer (SCanFormer) to explicitly model the 'from-to' semantic transitions between the bi-temporal RSIs. Then, we introduce a semantic learning scheme to leverage the spatio-temporal constraints, which are coherent to the SCD task, to guide the learning of semantic changes. The resulting network (SCanNet) significantly outperforms the baseline method in terms of both detection of critical semantic changes and semantic consistency in the obtained bi-temporal results. It achieves the SOTA accuracy on two benchmark datasets for the SCD.
Abstract（参考訳）: 意味的変化検出(SCD)とは、リモートセンシング画像(RSI)において、変化領域と意味圏(変化の前と後)を同時に抽出するタスクである。これは、観測領域における詳細な変更分析を可能にするため、バイナリ変更検出(BCD)よりも有意義である。以前の研究は、SCDのパラダイムとして三分岐畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを確立した。しかし、限られた量の変更サンプルで意味情報を活用することは依然として困難である。本研究では,SCDの精度を向上させるため,時空間依存性を協調的に検討する。まず,bi-temporal rsis間の意味遷移を明示的にモデル化する意味変化変換器(scanformer)を提案する。次に,scdタスクに一貫性のある時空間制約を活用し,意味変化の学習を導くための意味学習方式を提案する。結果として得られたネットワーク(SCanNet)は、重要な意味的変化の検出と、得られた両時間的結果のセマンティック一貫性の両方において、ベースライン法を著しく上回る。 SCD用の2つのベンチマークデータセット上でSOTA精度を達成する。

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