論文の概要: Deep Metric Learning for Unsupervised Remote Sensing Change Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09536v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 17:52:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-17 14:20:32.737004
• Title: Deep Metric Learning for Unsupervised Remote Sensing Change Detection
• Title（参考訳）: 教師なしリモートセンシング変化検出のためのDeep Metric Learning
• Authors: Wele Gedara Chaminda Bandara, Vishal M. Patel
• Abstract要約: リモートセンシング変化検出(RS-CD)は、マルチテンポラルリモートセンシング画像(MT-RSI)から関連する変化を検出することを目的とする。 既存のRS-CD法の性能は、大規模な注釈付きデータセットのトレーニングによるものである。 本稿では,これらの問題に対処可能なディープメトリック学習に基づく教師なしCD手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.89777029184023
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Remote Sensing Change Detection (RS-CD) aims to detect relevant changes from Multi-Temporal Remote Sensing Images (MT-RSIs), which aids in various RS applications such as land cover, land use, human development analysis, and disaster response. The performance of existing RS-CD methods is attributed to training on large annotated datasets. Furthermore, most of these models are less transferable in the sense that the trained model often performs very poorly when there is a domain gap between training and test datasets. This paper proposes an unsupervised CD method based on deep metric learning that can deal with both of these issues. Given an MT-RSI, the proposed method generates corresponding change probability map by iteratively optimizing an unsupervised CD loss without training it on a large dataset. Our unsupervised CD method consists of two interconnected deep networks, namely Deep-Change Probability Generator (D-CPG) and Deep-Feature Extractor (D-FE). The D-CPG is designed to predict change and no change probability maps for a given MT-RSI, while D-FE is used to extract deep features of MT-RSI that will be further used in the proposed unsupervised CD loss. We use transfer learning capability to initialize the parameters of D-FE. We iteratively optimize the parameters of D-CPG and D-FE for a given MT-RSI by minimizing the proposed unsupervised ``similarity-dissimilarity loss''. This loss is motivated by the principle of metric learning where we simultaneously maximize the distance between change pair-wise pixels while minimizing the distance between no-change pair-wise pixels in bi-temporal image domain and their deep feature domain. The experiments conducted on three CD datasets show that our unsupervised CD method achieves significant improvements over the state-of-the-art supervised and unsupervised CD methods. Code available at https://github.com/wgcban/Metric-CD
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング変化検出(Remote Sensing Change Detection, RS-CD)は, 土地被覆, 土地利用, 人的開発分析, 災害対応など, さまざまなRS応用を支援するマルチテンポラルリモートセンシング画像(MT-RSI)から, 関連する変化を検出することを目的とする。 既存のRS-CD法の性能は、大きな注釈付きデータセットのトレーニングによるものである。 さらに、トレーニングとテストデータセットの間にドメインのギャップがある場合、トレーニングされたモデルがパフォーマンスが極めて低くなるという意味で、これらのモデルの多くは転送性が低い。 本稿では,これらの問題に対応可能な深層メトリック学習に基づく教師なしcd手法を提案する。 提案手法は,mt-rsiを与えられた場合,大規模データセット上でトレーニングすることなく教師なしcdロスを反復的に最適化することにより,対応する変更確率マップを生成する。 本手法は,D-CPG(Deep-Change Probability Generator)とD-FE(Deep-Feature Extractor)という,相互接続された2つのディープネットワークから構成される。 D-CPGは、与えられたMT-RSIの変化を予測し、変更確率マップを含まないように設計されており、D-FEはMT-RSIの深い特徴を抽出するために使用される。 D-FEのパラメータを初期化するために転送学習機能を利用する。 MT-RSI に対する D-CPG と D-FE のパラメータを反復的に最適化し,提案した非教師付き '`similarity-dissimilarity loss'' を最小化する。 この損失は、二時間画像領域における無変化ペアワイズ画素とそれらの深い特徴領域との間の距離を最小化しながら、ペアワイズ画素間の距離を最大化するメトリック学習の原則によって動機付けられる。 3つのcdデータセットで行った実験では,教師なしcd法が最先端の教師なしcd法と教師なしcd法に比較して有意な改善が得られた。 https://github.com/wgcban/Metric-CDで利用可能なコード

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