論文の概要: Continuous Cross-resolution Remote Sensing Image Change Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14722v2
• Date: Sat, 21 Oct 2023 09:46:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 11:46:34.115214
• Title: Continuous Cross-resolution Remote Sensing Image Change Detection
• Title（参考訳）: 連続分解能リモートセンシング画像変化検出
• Authors: Hao Chen, Haotian Zhang, Keyan Chen, Chenyao Zhou, Song Chen, Zhengxia Zou, Zhenwei Shi
• Abstract要約: 実世界のアプリケーションは、空間解像度の異なるバイテンポラルイメージに基づいて、クロスレゾリューション変化検出(別名、CD)の必要性を高める。 本研究では,様々な解像度差の合成サンプルから得られたHR結果を連続的に予測するモデルを実現するために,スケール不変学習を提案する。 提案手法は,3つのデータセット上で,いくつかのバニラCD法と2つのクロスレゾリューションCD法より有意に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.466756872079472
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most contemporary supervised Remote Sensing (RS) image Change Detection (CD) approaches are customized for equal-resolution bitemporal images. Real-world applications raise the need for cross-resolution change detection, aka, CD based on bitemporal images with different spatial resolutions. Given training samples of a fixed bitemporal resolution difference (ratio) between the high-resolution (HR) image and the low-resolution (LR) one, current cross-resolution methods may fit a certain ratio but lack adaptation to other resolution differences. Toward continuous cross-resolution CD, we propose scale-invariant learning to enforce the model consistently predicting HR results given synthesized samples of varying resolution differences. Concretely, we synthesize blurred versions of the HR image by random downsampled reconstructions to reduce the gap between HR and LR images. We introduce coordinate-based representations to decode per-pixel predictions by feeding the coordinate query and corresponding multi-level embedding features into an MLP that implicitly learns the shape of land cover changes, therefore benefiting recognizing blurred objects in the LR image. Moreover, considering that spatial resolution mainly affects the local textures, we apply local-window self-attention to align bitemporal features during the early stages of the encoder. Extensive experiments on two synthesized and one real-world different-resolution CD datasets verify the effectiveness of the proposed method. Our method significantly outperforms several vanilla CD methods and two cross-resolution CD methods on the three datasets both in in-distribution and out-of-distribution settings. The empirical results suggest that our method could yield relatively consistent HR change predictions regardless of varying bitemporal resolution ratios. Our code is available at \url{https://github.com/justchenhao/SILI_CD}.
• Abstract（参考訳）: 現代の監視型リモートセンシング (RS) 画像変化検出 (CD) のアプローチは、等分解能バイテンポラル画像に対してカスタマイズされる。 現実世界のアプリケーションは、空間解像度の異なるバイテンポラル画像に基づくクロスレゾリューション変化検出、別名cdの必要性を高める。 高分解能 (hr) 画像と低分解能 (lr) 画像との間の固定型バイテンポラル分解能差 (fixed bitemporal resolution difference, ratio) のトレーニングサンプルが与えられた場合、現在のクロス解像度法は一定の比率に適合するが、他の分解能差に適応しない。 連続的なクロスレゾリューションCDに向けて、様々な解像度差の合成サンプルから得られたHR結果を連続的に予測するモデルのスケール不変学習を提案する。 具体的には、HR画像とLR画像のギャップを減らすために、ランダムなダウンサンプル再構成により、HR画像のぼやけたバージョンを合成する。 座標クエリと対応する多レベル埋め込み特徴をmlpに供給してピクセル単位の予測をデコードするために座標に基づく表現を導入することにより、lr画像中のぼやけた物体を認識することができる。 さらに,空間分解能が局所的なテクスチャに主に影響を及ぼすことを考慮し,エンコーダの初期段階において,局所風下自己アテンションを用いてバイテンポラルな特徴を整列させる。 2つの合成および1つの実世界の異なる分解能CDデータセットに対する大規模な実験により、提案手法の有効性が検証された。 本手法は,3つのデータセットにおけるバニラcd法と2つのクロスレゾリューションcd法を,分布内と分布外の両方において有意に上回っている。 その結果,両時間分解能比の変動にかかわらず,比較的一貫したHR変化予測が得られることが示された。 私たちのコードは \url{https://github.com/justchenhao/SILI_CD} で利用可能です。

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