論文の概要: Scene Change Detection Using Multiscale Cascade Residual Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10417v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 16:48:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 14:26:42.984345
• Title: Scene Change Detection Using Multiscale Cascade Residual Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 多スケールカスケード残差畳み込みニューラルネットワークによるシーン変化検出
• Authors: Daniel F. S. Santos, Rafael G. Pires, Danilo Colombo, Jo\~ao P. Papa
• Abstract要約: シーン変化検出は、デジタル画像の画素を前景と背景領域に分割する処理問題である。 本研究では,Residual Processing Moduleを統合した畳み込みニューラルネットワークを用いた新しいマルチスケールResidual Processing Moduleを提案する。 2つの異なるデータセットで実施された実験は、提案手法の全体的な有効性をサポートし、それぞれが$boldsymbol0.9622$と$boldsymbol0.9664$ over Change Detection 2014とPetrobrasROUTESデータセットの全体的な有効性を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scene change detection is an image processing problem related to partitioning pixels of a digital image into foreground and background regions. Mostly, visual knowledge-based computer intelligent systems, like traffic monitoring, video surveillance, and anomaly detection, need to use change detection techniques. Amongst the most prominent detection methods, there are the learning-based ones, which besides sharing similar training and testing protocols, differ from each other in terms of their architecture design strategies. Such architecture design directly impacts on the quality of the detection results, and also in the device resources capacity, like memory. In this work, we propose a novel Multiscale Cascade Residual Convolutional Neural Network that integrates multiscale processing strategy through a Residual Processing Module, with a Segmentation Convolutional Neural Network. Experiments conducted on two different datasets support the effectiveness of the proposed approach, achieving average overall $\boldsymbol{F\text{-}measure}$ results of $\boldsymbol{0.9622}$ and $\boldsymbol{0.9664}$ over Change Detection 2014 and PetrobrasROUTES datasets respectively, besides comprising approximately eight times fewer parameters. Such obtained results place the proposed technique amongst the top four state-of-the-art scene change detection methods.
• Abstract（参考訳）: シーン変化検出は、デジタル画像の画素を前景と背景領域に分割することに関連する画像処理問題である。 主に、交通監視、ビデオ監視、異常検出などの視覚知識に基づくコンピュータ知能システムは、変更検出技術を使用する必要がある。 最も顕著な検出方法には、類似したトレーニングとテストプロトコルを共有することに加えて、アーキテクチャ設計戦略の点で互いに異なる学習ベースの方法がある。 このようなアーキテクチャ設計は、検出結果の品質や、メモリなどのデバイスリソース容量に直接影響します。 本研究では,セグメンテーション畳み込みニューラルネットワークを用いて,残差処理モジュールを介してマルチスケール処理戦略を統合する,新しいマルチスケールカスケード残畳み込みニューラルネットワークを提案する。 2つの異なるデータセットで行われた実験は、提案手法の有効性を支持し、平均的な$\boldsymbol{F\text{-}measure}$ results of $\boldsymbol{0.9622}$と$\boldsymbol{0.9664}$ over Change Detection 2014とPetrobrasROUTESデータセットの合計8倍のパラメータを含む。 その結果,提案手法は最先端のシーン変化検出手法の上位4つに含まれた。

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