論文の概要: Transformer-based Multimodal Change Detection with Multitask Consistency Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09276v1
• Date: Fri, 13 Oct 2023 17:38:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 11:40:04.438406
• Title: Transformer-based Multimodal Change Detection with Multitask Consistency Constraints
• Title（参考訳）: マルチタスク一貫性制約によるトランスフォーマティブ型マルチモーダル変化検出
• Authors: Biyuan Liu, Huaixin Chen, Kun Li, Michael Ying Yang
• Abstract要約: 現在の変化検出方法は、意味変化検出タスクと高さ変化検出タスクのマルチタスク競合に対処する。 そこで我々は,クロスアテンションにより,多次元入力間の共有表現を学習する効率的なトランスフォーマーネットワークを提案する。 提案手法は,5つの現状変化検出手法と比較して,意味的および高さ変化検出の観点から,一貫したマルチタスク優位性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.9143317474141
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Change detection plays a fundamental role in Earth observation for analyzing temporal iterations over time. However, recent studies have largely neglected the utilization of multimodal data that presents significant practical and technical advantages compared to single-modal approaches. This research focuses on leveraging digital surface model (DSM) data and aerial images captured at different times for detecting change beyond 2D. We observe that the current change detection methods struggle with the multitask conflicts between semantic and height change detection tasks. To address this challenge, we propose an efficient Transformer-based network that learns shared representation between cross-dimensional inputs through cross-attention. It adopts a consistency constraint to establish the multimodal relationship, which involves obtaining pseudo change through height change thresholding and minimizing the difference between semantic and pseudo change within their overlapping regions. A DSM-to-image multimodal dataset encompassing three cities in the Netherlands was constructed. It lays a new foundation for beyond-2D change detection from cross-dimensional inputs. Compared to five state-of-the-art change detection methods, our model demonstrates consistent multitask superiority in terms of semantic and height change detection. Furthermore, the consistency strategy can be seamlessly adapted to the other methods, yielding promising improvements.
• Abstract（参考訳）: 変化検出は、経時的な反復を分析する上で、地球観測において基本的な役割を担っている。 しかし、近年の研究では、単一のモーダルアプローチに比べて実用的、技術的優位性を示すマルチモーダルデータの利用を無視している。 本研究は,デジタルサーフェスモデル(DSM)データと異なるタイミングで捉えた空中画像を利用して,2Dを超える変化を検出することに焦点を当てる。 我々は,現在の変化検出手法が,意味変化検出タスクと高さ変化検出タスクのマルチタスク競合に苦しむことを観察する。 この課題に対処するために,クロスアテンションによる多次元入力間の共有表現を学習する効率的なトランスフォーマーネットワークを提案する。 高さ変化しきい値化による擬似変化の獲得と、重複領域における意味変化と擬似変化の差異の最小化を含むマルチモーダル関係を確立するために、一貫性制約を採用する。 オランダの3都市を含むDSM-to-imageマルチモーダルデータセットが構築された。 クロス次元入力からのbeyond-2d変化検出のための新しい基盤を提供する。 提案手法は,5つの現状変化検出手法と比較して,意味的および高さ変化検出の観点から一貫したマルチタスク優位性を示す。 さらに、一貫性戦略は他の手法にシームレスに適応でき、有望な改善をもたらす。

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