論文の概要: Towards Accurate and Reliable Change Detection of Remote Sensing Images via Knowledge Review and Online Uncertainty Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19513v1
• Date: Wed, 31 May 2023 02:52:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 18:47:05.858171
• Title: Towards Accurate and Reliable Change Detection of Remote Sensing Images via Knowledge Review and Online Uncertainty Estimation
• Title（参考訳）: 知識レビューとオンライン不確実性推定によるリモートセンシング画像の高精度かつ信頼性の高い変化検出
• Authors: Zhenglai Li, Chang Tang, Xianju Li, Weiying Xie, Kun Sun, Xinzhong Zhu
• Abstract要約: 変化検出(CD)は、都市管理や災害評価など、様々な現実の応用に欠かせない課題である。 本稿では,AR-CDNetと呼ばれる新しい変化検出ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.729695957299715
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Change detection (CD) is an essential task for various real-world applications, such as urban management and disaster assessment. However, previous methods primarily focus on improving the accuracy of CD, while neglecting the reliability of detection results. In this paper, we propose a novel change detection network, called AR-CDNet, which is able to provide accurate change maps and generate pixel-wise uncertainty. Specifically, an online uncertainty estimation branch is constructed to model the pixel-wise uncertainty, which is supervised by the difference between predicted change maps and corresponding ground truth during the training process. Furthermore, we introduce a knowledge review strategy to distill temporal change knowledge from low-level features to high-level ones, thereby enhancing the discriminability of temporal difference features. Finally, we aggregate the uncertainty-aware features extracted from the online uncertainty estimation branch with multi-level temporal difference features to improve the accuracy of CD. Once trained, our AR-CDNet can provide accurate change maps and evaluate pixel-wise uncertainty without ground truth. Experimental results on two benchmark datasets demonstrate the superior performance of AR-CDNet in the CD task. The demo code for our work will be publicly available at \url{https://github.com/guanyuezhen/AR-CDNet}.
• Abstract（参考訳）: 変化検出(CD)は、都市管理や災害評価など、様々な現実の応用に欠かせない課題である。 しかし,従来の手法は検出結果の信頼性を無視しつつ,CDの精度向上に重点を置いていた。 本稿では,AR-CDNetと呼ばれる新しい変化検出ネットワークを提案する。 具体的には、オンライン不確実性推定部を構築し、トレーニング過程において、予測された変化マップと対応する基底真理との差によって教師される画素単位の不確かさをモデル化する。 さらに,低レベル特徴から高レベル特徴への時間変化知識を抽出し,時間差特徴の識別性を高めるための知識レビュー戦略を提案する。 最後に,オンライン不確実性推定枝から抽出した不確実性認識特徴を多レベル時間差特徴で集約し,cdの精度を向上させる。 トレーニングをすれば、ar-cdnetは正確な変更マップを提供し、不確実性を評価することができます。 2つのベンチマークデータセットの実験結果は、CDタスクにおけるAR-CDNetの優れた性能を示す。 私たちの作業のデモコードは、 \url{https://github.com/guanyuezhen/AR-CDNet}で公開されます。

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