論文の概要: SAAN: Similarity-aware attention flow network for change detection with VHR remote sensing images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14570v1
• Date: Mon, 28 Aug 2023 13:35:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 13:55:52.533443
• Title: SAAN: Similarity-aware attention flow network for change detection with VHR remote sensing images
• Title（参考訳）: SAAN:VHRリモートセンシング画像による変化検出のための類似認識型注意フローネットワーク
• Authors: Haonan Guo, Xin Su, Chen Wu, Bo Du, Liangpei Zhang
• Abstract要約: 変化検出(CD)は、地球観測領域における陸面のダイナミクスを監視するための基本的かつ重要な課題である。 これらのCD法は通常、重み共有のシームズエンコーダネットワークを用いてバイテンポラル画像の特徴を抽出し、デコーダネットワークを用いて変化領域を同定する。 そこで我々は,効果的な変化検出を実現するために,新たな類似性認識型注意フローネットワーク(SAAN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.27207121222832
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Change detection (CD) is a fundamental and important task for monitoring the land surface dynamics in the earth observation field. Existing deep learning-based CD methods typically extract bi-temporal image features using a weight-sharing Siamese encoder network and identify change regions using a decoder network. These CD methods, however, still perform far from satisfactorily as we observe that 1) deep encoder layers focus on irrelevant background regions and 2) the models' confidence in the change regions is inconsistent at different decoder stages. The first problem is because deep encoder layers cannot effectively learn from imbalanced change categories using the sole output supervision, while the second problem is attributed to the lack of explicit semantic consistency preservation. To address these issues, we design a novel similarity-aware attention flow network (SAAN). SAAN incorporates a similarity-guided attention flow module with deeply supervised similarity optimization to achieve effective change detection. Specifically, we counter the first issue by explicitly guiding deep encoder layers to discover semantic relations from bi-temporal input images using deeply supervised similarity optimization. The extracted features are optimized to be semantically similar in the unchanged regions and dissimilar in the changing regions. The second drawback can be alleviated by the proposed similarity-guided attention flow module, which incorporates similarity-guided attention modules and attention flow mechanisms to guide the model to focus on discriminative channels and regions. We evaluated the effectiveness and generalization ability of the proposed method by conducting experiments on a wide range of CD tasks. The experimental results demonstrate that our method achieves excellent performance on several CD tasks, with discriminative features and semantic consistency preserved.
• Abstract（参考訳）: 変化検出(CD)は、地球観測領域における陸面のダイナミクスを監視するための基本的かつ重要な課題である。 既存のディープラーニングベースのcd手法では、重み共有シアームエンコーダネットワークを用いてバイタイム画像の特徴を抽出し、デコーダネットワークを用いて変化領域を識別する。 しかし、これらのCD手法は、我々が観察する限り、まだ十分に機能していない。 1)ディープエンコーダ層は無関係な背景領域に焦点を当てる 2)変化領域に対するモデルの信頼性は,異なるデコーダの段階で矛盾する。 第1の問題は、深いエンコーダ層が単独の出力管理を用いて、不均衡な変更カテゴリから効果的に学習できないことであり、第2の問題は、明示的なセマンティックな一貫性の維持が欠如していることに起因する。 これらの問題に対処するため、我々は新しい類似性認識型注意フローネットワーク(SAAN)を設計する。 SAANは、効果的な変更検出を実現するために、深い教師付き類似性最適化を備えた類似性誘導型注目フローモジュールを組み込んでいる。 具体的には、ディープエンコーダ層を明示的に誘導し、深い教師付き類似性最適化を用いてバイテンポラル入力画像から意味関係を発見することで、最初の問題に対処する。 抽出された特徴は、変化する領域で意味的に類似し、変化する領域で類似するように最適化される。 第2の欠点は、類似性誘導型注意フローモジュールの提案と、類似性誘導型注意フローモジュールと、モデルが識別チャネルや領域に集中するように誘導する注意フロー機構を組み込んだものである。 提案手法の有効性と一般化について,cdタスクの多岐にわたる実験により評価した。 実験の結果,いくつかのcdタスクにおいて,識別的特徴と意味的一貫性を保った優れた性能が得られることがわかった。

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