論文の概要: PMAA: A Progressive Multi-scale Attention Autoencoder Model for High-Performance Cloud Removal from Multi-temporal Satellite Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16565v1
• Date: Wed, 29 Mar 2023 09:47:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-30 15:18:23.452351
• Title: PMAA: A Progressive Multi-scale Attention Autoencoder Model for High-Performance Cloud Removal from Multi-temporal Satellite Imagery
• Title（参考訳）: PMAA:マルチ時間衛星画像からの高速クラウド除去のためのプログレッシブなマルチスケールアテンションオートエンコーダモデル
• Authors: Xuechao Zou, Kai Li, Junliang Xing, Pin Tao, Yachao Cui
• Abstract要約: 本研究では,PMAA(Progressive Multi-scale Attention Autoencoder)と呼ばれる高性能クラウド除去アーキテクチャを提案する。 グローバルとローカルの情報を同時に活用する。 PMAAは、それぞれCTGANのパラメータと計算複雑性のわずか0.5%と14.6%しかなく、かなりの効率上の優位性を持っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.694734522423797
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Satellite imagery analysis plays a vital role in remote sensing, but the information loss caused by cloud cover seriously hinders its application. This study presents a high-performance cloud removal architecture called Progressive Multi-scale Attention Autoencoder (PMAA), which simultaneously leverages global and local information. It mainly consists of a cloud detection backbone and a cloud removal module. The cloud detection backbone uses cloud masks to reinforce cloudy areas to prompt the cloud removal module. The cloud removal module mainly comprises a novel Multi-scale Attention Module (MAM) and a Local Interaction Module (LIM). PMAA establishes the long-range dependency of multi-scale features using MAM and modulates the reconstruction of the fine-grained details using LIM, allowing for the simultaneous representation of fine- and coarse-grained features at the same level. With the help of diverse and multi-scale feature representation, PMAA outperforms the previous state-of-the-art model CTGAN consistently on the Sen2_MTC_Old and Sen2_MTC_New datasets. Furthermore, PMAA has a considerable efficiency advantage, with only 0.5% and 14.6% of the parameters and computational complexity of CTGAN, respectively. These extensive results highlight the potential of PMAA as a lightweight cloud removal network suitable for deployment on edge devices. We will release the code and trained models to facilitate the study in this direction.
• Abstract（参考訳）: 衛星画像解析はリモートセンシングにおいて重要な役割を果たすが、雲による情報損失は、その応用を著しく阻害する。 本研究では,グローバルおよびローカル情報を同時に活用するPMAA(Progressive Multi-scale Attention Autoencoder)と呼ばれる高性能クラウド除去アーキテクチャを提案する。 主にクラウド検出バックボーンとクラウド削除モジュールで構成されている。 クラウド検出バックボーンはクラウドマスクを使用してクラウド領域を強化し、クラウド削除モジュールを起動する。 クラウド除去モジュールは主に、新しいマルチスケールアテンションモジュール(MAM)とローカルインタラクションモジュール(LIM)で構成される。 PMAAは、MAMを用いてマルチスケール特徴の長距離依存性を確立し、LIMを用いて細粒度詳細の再構築を調整し、細粒度と粗粒度の同時表現を可能にする。 多様なマルチスケールの特徴表現の助けを借りて、PMAAは、Sen2_MTC_OldとSen2_MTC_Newデータセット上で、従来の最先端モデルCTGANを一貫して上回る。 さらに、PMAAは、それぞれCTGANのパラメータと計算複雑性の0.5%と14.6%しかなく、かなりの効率性を持っている。 これらの広範な結果は、エッジデバイスへのデプロイメントに適した軽量クラウド除去ネットワークとしてのPMAAの可能性を強調している。 この方向の研究を促進するために、コードとトレーニングされたモデルをリリースします。

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