Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adjacent-level Feature Cross-Fusion with 3D CNN for Remote Sensing Image Change Detection

論文の概要: Adjacent-level Feature Cross-Fusion with 3D CNN for Remote Sensing Image Change Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05109v1
Date: Fri, 10 Feb 2023 08:21:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-13 16:22:29.197613
Title: Adjacent-level Feature Cross-Fusion with 3D CNN for Remote Sensing Image Change Detection
Title（参考訳）: リモートセンシング画像変化検出のための3次元CNNと隣接レベルのクロスフュージョン
Authors: Yuanxin Ye, Mengmeng Wang, Liang Zhou, Guangyang Lei, Jianwei Fan, and Yao Qin
Abstract要約: 本稿では, AFCF3D-Net という名前の3次元畳み込みを伴う近接レベル特徴融合ネットワークを提案する。提案したAFCF3D-Netは、3つの挑戦的なリモートセンシング変更検出データセットで検証されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.908238387037088
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep learning-based change detection using remote sensing images has received increasing attention in recent years. However, how to effectively extract and fuse the deep features of bi-temporal images to improve the accuracy of change detection is still a challenge. To address that, a novel adjacent-level feature fusion network with 3D convolution (named AFCF3D-Net) is proposed in this article. First, through the inner fusion property of 3D convolution, we design a new feature fusion way that can simultaneously extract and fuse the feature information from bi-temporal images. Then, in order to bridge the semantic gap between low-level features and high-level features, we propose an adjacent-level feature cross-fusion (AFCF) module to aggregate complementary feature information between the adjacent-levels. Furthermore, the densely skip connection strategy is introduced to improve the capability of pixel-wise prediction and compactness of changed objects in the results. Finally, the proposed AFCF3D-Net has been validated on the three challenging remote sensing change detection datasets: Wuhan building dataset (WHU-CD), LEVIR building dataset (LEVIR-CD), and Sun Yat-Sen University (SYSU-CD). The results of quantitative analysis and qualitative comparison demonstrate that the proposed AFCF3D-Net achieves better performance compared to the other state-of-the-art change detection methods.
Abstract（参考訳）: 近年,リモートセンシング画像を用いたディープラーニングに基づく変化検出が注目されている。しかし、バイタイム画像の深い特徴を効果的に抽出・融合し、変化検出の精度を向上させる方法は依然として課題である。そこで本論文では, AFCF3D-Net と呼ばれる3次元畳み込みを伴う隣接レベル特徴融合ネットワークを提案する。まず,3次元畳み込みの内的融合特性を用いて,両時間画像から特徴情報を同時に抽出・融合する特徴融合法を設計する。そこで我々は,低レベル特徴と高レベル特徴のセマンティックギャップを埋めるために,隣接レベル特徴の相互融合(AFCF)モジュールを提案する。さらに、画素ワイズ予測能力と、変化したオブジェクトのコンパクト性を向上させるために、密スキップ接続戦略を導入する。最後に、提案されたAFCF3D-Netは、Wuhan building dataset(WHU-CD)、LEVIR building dataset(LEVIR-CD)、Sun Yat-Sen University(SYSU-CD)の3つの挑戦的なリモートセンシング変更検出データセットで検証されている。定量的解析と定性比較の結果,提案したAFCF3D-Netは,他の最先端変化検出手法と比較して性能が向上することが示された。

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