論文の概要: SoftMatch Distance: A Novel Distance for Weakly-Supervised Trend Change
Detection in Bi-Temporal Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04737v1
- Date: Wed, 8 Mar 2023 17:23:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-09 12:59:57.772507
- Title: SoftMatch Distance: A Novel Distance for Weakly-Supervised Trend Change
Detection in Bi-Temporal Images
- Title(参考訳): SoftMatch Distance: バイテンポラル画像における弱教師付きトレンド変化検出のための新しい距離
- Authors: Yuqun Yang, Xu Tang, Xiangrong Zhang, Jingjing Ma, Licheng Jiao
- Abstract要約: 一般的な変化検出(GCD)と意味変化検出(SCD)は、変化を識別し、それらの変化に関与する対象カテゴリを識別する一般的な方法である。
本稿では,3つの傾向(「外観」,「消滅」,「変化」)に変化を直感的に分割する手法を提案する。
GCDよりも詳細な変更情報を提供し、SCDよりも手作業によるアノテーションのコストが低い。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 45.138953422578574
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: General change detection (GCD) and semantic change detection (SCD) are common
methods for identifying changes and distinguishing object categories involved
in those changes, respectively. However, the binary changes provided by GCD is
often not practical enough, while annotating semantic labels for training SCD
models is very expensive. Therefore, there is a novel solution that intuitively
dividing changes into three trends (``appear'', ``disappear'' and
``transform'') instead of semantic categories, named it trend change detection
(TCD) in this paper. It offers more detailed change information than GCD, while
requiring less manual annotation cost than SCD. However, there are limited
public data sets with specific trend labels to support TCD application. To
address this issue, we propose a softmatch distance which is used to construct
a weakly-supervised TCD branch in a simple GCD model, using GCD labels instead
of TCD label for training. Furthermore, a strategic approach is presented to
successfully explore and extract background information, which is crucial for
the weakly-supervised TCD task. The experiment results on four public data sets
are highly encouraging, which demonstrates the effectiveness of our proposed
model.
- Abstract(参考訳): 一般的な変化検出(GCD)と意味変化検出(SCD)は、変化を識別し、それらの変化に関与する対象カテゴリを識別する一般的な方法である。
しかし、GCDによって提供されるバイナリの変更は、しばしば実用的ではなく、SCDモデルをトレーニングするための意味ラベルのアノテートは非常に高価である。
そこで,本論文では,意味カテゴリーに代えて,変化を直感的に3つの傾向(`appear', ``disappear', ``transform'')に分割する新しい解法を提案する。
GCDよりも詳細な変更情報を提供し、SCDよりも手作業によるアノテーションのコストが低い。
しかし、tcdアプリケーションをサポートする特定のトレンドラベルを持つ公開データセットは限られている。
そこで本研究では,TDラベルの代わりにGCDラベルを用いて,単純なGCDモデルで弱い教師付きTDブランチを構築するためのソフトマッチ距離を提案する。
さらに,弱教師付きTDタスクにおいて重要な背景情報の探索と抽出に戦略的なアプローチが提案されている。
4つの公開データセットにおける実験結果は,提案モデルの有効性を実証する非常に有益である。
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