論文の概要: GCD-DDPM: A Generative Change Detection Model Based on Difference-Feature Guided DDPM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03424v3
• Date: Wed, 6 Sep 2023 04:36:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 18:59:24.241052
• Title: GCD-DDPM: A Generative Change Detection Model Based on Difference-Feature Guided DDPM
• Title（参考訳）: GCD-DDPM:差分誘導DDPMに基づく生成的変化検出モデル
• Authors: Yihan Wen, Xianping Ma, Xiaokang Zhang, Man-On Pun
• Abstract要約: リモートセンシングデータにはGCD-DDPMと呼ばれる新しいCD手法が提案されている。 変分推論を利用して直接CDマップを生成するように設計されている。 また,CDマップに発生する高周波ノイズに対処するために,ノイズ抑圧に基づくセマンティックエンハンサーを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.922421805234563
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning (DL)-based methods have recently shown great promise in bitemporal change detection (CD). However, most existing methods are ineffective in simultaneously capturing long-range dependencies and exploiting local spatial information, resulting in inaccurate CD maps with discerning edges. To overcome these obstacles, a novel Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM)-based generative CD approach called GCD-DDPM is proposed for remote sensing data. More specifically, GCD-DDPM is designed to directly generate CD maps by leveraging variational inference, which enables GCD-DDPM to accurately distinguish subtle and irregular buildings or natural scenes from the background. Furthermore, an adaptive calibration conditional difference encoding technique is proposed for GCD-DDPM to enhance the CD map through guided sampling of the differences among multi-level features. Finally, a noise suppression-based semantic enhancer (NSSE) is devised to cope with the high-frequency noise incurred in the CD map by capitalizing on the prior knowledge derived from the current step. Extensive experiments on four CD datasets, namely CDD, WHU, Levier and GVLM, confirm the good performance of the proposed GCD-DDPM.
• Abstract（参考訳）: 近年,Deep Learning(DL)に基づく手法は,バイテンポラルチェンジ検出(CD)において大きな可能性を秘めている。 しかし、既存のほとんどの手法は、長距離依存を同時にキャプチャし、局所的な空間情報を利用するのに効果がなく、結果としてエッジを識別する不正確なCDマップが得られる。 これらの障害を克服するために,GCD-DDPMと呼ばれる新規な拡散確率モデル(DDPM)に基づく生成CD手法を提案する。 より具体的には、GCD-DDPMは変分推論を利用してCDマップを直接生成するように設計されており、GCD-DDPMは微妙で不規則な建物や自然の風景を背景から正確に区別することができる。 また,マルチレベル特徴間の差異をサンプリングし,cdマップを強化するために,gcd-ddpmの適応キャリブレーション条件付き差分符号化法を提案する。 最後に, ノイズ抑圧型セマンティックエンハンサー(NSSE)を考案し, 現行のステップから得られた先行知識を活かして, CDマップに発生する高周波ノイズに対処する。 CDD、WHU、Levier、GVLMの4つのCDデータセットに対する大規模な実験により、提案したGCD-DDPMの優れた性能が確認された。

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