論文の概要: Lightweight Structure-aware Transformer Network for VHR Remote Sensing
Image Change Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01988v1
- Date: Sat, 3 Jun 2023 03:21:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-06 20:52:40.759064
- Title: Lightweight Structure-aware Transformer Network for VHR Remote Sensing
Image Change Detection
- Title（参考訳）: VHRリモートセンシング画像変化検出のための軽量構造対応トランスネットワーク
- Authors: Tao Lei, Yetong Xu, Hailong Ning, Zhiyong Lv, Chongdan Min, Yaochu Jin
and Asoke K. Nandi
- Abstract要約: RS画像CDのための軽量構造対応トランス (LSAT) ネットワークを提案する。
まず、線形複雑度を有するクロス次元インタラクティブ自己注意(CISA)モジュールは、視覚変換器におけるバニラ自己注意を置き換えるように設計されている。
第二に、SAEM(Structure-Aware Enhancement Module)は、差分特徴とエッジ詳細情報を強化するために設計されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.391216316828354
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Popular Transformer networks have been successfully applied to remote sensing
(RS) image change detection (CD) identifications and achieve better results
than most convolutional neural networks (CNNs), but they still suffer from two
main problems. First, the computational complexity of the Transformer grows
quadratically with the increase of image spatial resolution, which is
unfavorable to very high-resolution (VHR) RS images. Second, these popular
Transformer networks tend to ignore the importance of fine-grained features,
which results in poor edge integrity and internal tightness for largely changed
objects and leads to the loss of small changed objects. To address the above
issues, this Letter proposes a Lightweight Structure-aware Transformer (LSAT)
network for RS image CD. The proposed LSAT has two advantages. First, a
Cross-dimension Interactive Self-attention (CISA) module with linear complexity
is designed to replace the vanilla self-attention in visual Transformer, which
effectively reduces the computational complexity while improving the feature
representation ability of the proposed LSAT. Second, a Structure-aware
Enhancement Module (SAEM) is designed to enhance difference features and edge
detail information, which can achieve double enhancement by difference
refinement and detail aggregation so as to obtain fine-grained features of
bi-temporal RS images. Experimental results show that the proposed LSAT
achieves significant improvement in detection accuracy and offers a better
tradeoff between accuracy and computational costs than most state-of-the-art CD
methods for VHR RS images.
- Abstract（参考訳）: 一般的なTransformer Networkは、リモートセンシング(RS)画像変化検出(CD)識別に適用され、ほとんどの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)よりも優れた結果が得られるが、それでも2つの大きな問題に悩まされている。
第一に、トランスフォーマーの計算複雑性は画像空間分解能の増大とともに2次的に増大し、超高分解能(VHR)RS画像には好ましくない。
第二に、これらの人気のあるトランスフォーマーネットワークは、細粒度の特徴の重要性を無視する傾向があり、これにより、大きく変化するオブジェクトに対して、エッジの整合性や内部の厳密性が低下し、小さなオブジェクトが失われる。
上記の問題に対処するため、このレターはRS画像CDのための軽量構造対応トランスフォーマー(LSAT)ネットワークを提案する。
LSATには2つの利点がある。
まず,線形複雑度を有するクロス次元対話型自己アテンション(CISA)モジュールを視覚変換器のバニラ自己アテンションに置き換えることにより,LSATの特徴表現能力を向上しつつ,計算複雑性を効果的に低減する。
第2に、差分特徴とエッジ詳細情報を強化するためにSAEM(Structure-Aware Enhancement Module)を設計し、差分精細化と細部集約による倍増を実現し、両時間RS画像のきめ細かい特徴を得る。
実験結果から,提案したLSATは検出精度を大幅に向上し,VHR RS画像の最先端CD法よりも精度と計算コストのトレードオフが良好であることがわかった。
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