論文の概要: Remote Sensing Image Change Detection with Graph Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02007v1
• Date: Wed, 5 Jul 2023 03:32:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 15:13:13.625942
• Title: Remote Sensing Image Change Detection with Graph Interaction
• Title（参考訳）: グラフインタラクションを用いたリモートセンシング画像変化検出
• Authors: Chenglong Liu
• Abstract要約: 本稿では,BGINet-CDを用いたリモートセンシングによる画像変化検出のためのバイテンポラル画像グラフインタラクションネットワークを提案する。 本モデルは,GZ CDデータセット上の他の最先端手法(SOTA)と比較して,優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8579693774597708
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern remote sensing image change detection has witnessed substantial advancements by harnessing the potent feature extraction capabilities of CNNs and Transforms.Yet,prevailing change detection techniques consistently prioritize extracting semantic features related to significant alterations,overlooking the viability of directly interacting with bitemporal image features.In this letter,we propose a bitemporal image graph Interaction network for remote sensing change detection,namely BGINet-CD. More specifically,by leveraging the concept of non-local operations and mapping the features obtained from the backbone network to the graph structure space,we propose a unified self-focus mechanism for bitemporal images.This approach enhances the information coupling between the two temporal images while effectively suppressing task-irrelevant interference,Based on a streamlined backbone architecture,namely ResNet18,our model demonstrates superior performance compared to other state-of-the-art methods (SOTA) on the GZ CD dataset. Moreover,the model exhibits an enhanced trade-off between accuracy and computational efficiency,further improving its overall effectiveness
• Abstract（参考訳）: Modern remote sensing image change detection has witnessed substantial advancements by harnessing the potent feature extraction capabilities of CNNs and Transforms.Yet,prevailing change detection techniques consistently prioritize extracting semantic features related to significant alterations,overlooking the viability of directly interacting with bitemporal image features.In this letter,we propose a bitemporal image graph Interaction network for remote sensing change detection,namely BGINet-CD. More specifically,by leveraging the concept of non-local operations and mapping the features obtained from the backbone network to the graph structure space,we propose a unified self-focus mechanism for bitemporal images.This approach enhances the information coupling between the two temporal images while effectively suppressing task-irrelevant interference,Based on a streamlined backbone architecture,namely ResNet18,our model demonstrates superior performance compared to other state-of-the-art methods (SOTA) on the GZ CD dataset. さらに、このモデルでは精度と計算効率のトレードオフが強化され、全体的な効果が向上する。

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