論文の概要: Dsfer-Net: A Deep Supervision and Feature Retrieval Network for Bitemporal Change Detection Using Modern Hopfield Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01101v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 16:01:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 14:34:29.893829
• Title: Dsfer-Net: A Deep Supervision and Feature Retrieval Network for Bitemporal Change Detection Using Modern Hopfield Networks
• Title（参考訳）: Dsfer-Net:近代ホップフィールドネットワークを用いたバイテンポラル変化検出のための深層スーパービジョンと特徴検索ネットワーク
• Authors: Shizhen Chang, Michael Kopp, Pedram Ghamisi
• Abstract要約: 本稿では,バイテンポラル変化検出のためのDeep Supervision and feature Retrieval Network (Dsfer-Net)を提案する。 具体的には、バイテンポラル画像の高度に代表的な深い特徴を、完全に畳み込みされたシームズネットワークを通じて、共同で抽出する。 また,特徴検索モジュールを設計し,特徴の差分を抽出し,識別情報を深く教師された方法で活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.719327447589345
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Change detection, as an important application for high-resolution remote sensing images, aims to monitor and analyze changes in the land surface over time. With the rapid growth in the quantity of high-resolution remote sensing data and the complexity of texture features, a number of quantitative deep learning-based methods have been proposed. Although these methods outperform traditional change detection methods by extracting deep features and combining spatial-temporal information, reasonable explanations about how deep features work on improving the detection performance are still lacking. In our investigations, we find that modern Hopfield network layers achieve considerable performance in semantic understandings. In this paper, we propose a Deep Supervision and FEature Retrieval network (Dsfer-Net) for bitemporal change detection. Specifically, the highly representative deep features of bitemporal images are jointly extracted through a fully convolutional Siamese network. Based on the sequential geo-information of the bitemporal images, we then design a feature retrieval module to retrieve the difference feature and leverage discriminative information in a deeply supervised manner. We also note that the deeply supervised feature retrieval module gives explainable proofs about the semantic understandings of the proposed network in its deep layers. Finally, this end-to-end network achieves a novel framework by aggregating the retrieved features and feature pairs from different layers. Experiments conducted on three public datasets (LEVIR-CD, WHU-CD, and CDD) confirm the superiority of the proposed Dsfer-Net over other state-of-the-art methods. Code will be available online (https://github.com/ShizhenChang/Dsfer-Net).
• Abstract（参考訳）: 高解像度リモートセンシング画像への重要な応用として,地表面の変化の監視と解析が目的である。 高解像度リモートセンシングデータの量の増加とテクスチャの特徴の複雑さにより、多くの定量的深層学習手法が提案されている。 これらの手法は,深部特徴抽出と空間時空間情報の組み合わせによって従来の変化検出手法を上回っているが,検出性能向上における深い特徴の作用についての合理的な説明はいまだに欠けている。 本研究では,現代のホップフィールドネットワーク層がセマンティック理解においてかなりの性能を発揮することを示す。 本稿では,バイテンポラル変化検出のためのDeep Supervision and feature Retrieval Network (Dsfer-Net)を提案する。 具体的には,完全畳み込み型シャムネットワークを用いて,バイテンポラル画像の高度に代表される深い特徴を抽出する。 バイテンポラル画像の逐次的地理情報に基づいて特徴検索モジュールを設計し,特徴特徴を抽出し,識別情報を深く教師された方法で活用する。 また,教師付き特徴検索モジュールは,提案するネットワークの深い層における意味的理解について説明可能な証明を与える。 最後に、このエンドツーエンドネットワークは、異なるレイヤから取得した特徴と特徴ペアを集約することで、新しいフレームワークを実現する。 3つの公開データセット(LEVIR-CD、WHU-CD、CDD)で実施された実験は、提案したDsfer-Netが他の最先端手法よりも優れていることを確認した。 コードはオンラインで入手できる(https://github.com/ShizhenChang/Dsfer-Net)。

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