論文の概要: TransY-Net:Learning Fully Transformer Networks for Change Detection of
Remote Sensing Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14214v1
- Date: Sun, 22 Oct 2023 07:42:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 01:02:05.513430
- Title: TransY-Net:Learning Fully Transformer Networks for Change Detection of
Remote Sensing Images
- Title（参考訳）: transy-net:リモートセンシング画像の変更検出のための完全トランスフォーマネットワークの学習
- Authors: Tianyu Yan and Zifu Wan and Pingping Zhang and Gong Cheng and Huchuan
Lu
- Abstract要約: リモートセンシング画像CDのためのトランスフォーマーベース学習フレームワークTransY-Netを提案する。
グローバルな視点からの特徴抽出を改善し、ピラミッド方式で多段階の視覚的特徴を組み合わせる。
提案手法は,4つの光学式および2つのSAR画像CDベンチマーク上での最先端性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.63004710817239
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the remote sensing field, Change Detection (CD) aims to identify and
localize the changed regions from dual-phase images over the same places.
Recently, it has achieved great progress with the advances of deep learning.
However, current methods generally deliver incomplete CD regions and irregular
CD boundaries due to the limited representation ability of the extracted visual
features. To relieve these issues, in this work we propose a novel
Transformer-based learning framework named TransY-Net for remote sensing image
CD, which improves the feature extraction from a global view and combines
multi-level visual features in a pyramid manner. More specifically, the
proposed framework first utilizes the advantages of Transformers in long-range
dependency modeling. It can help to learn more discriminative global-level
features and obtain complete CD regions. Then, we introduce a novel pyramid
structure to aggregate multi-level visual features from Transformers for
feature enhancement. The pyramid structure grafted with a Progressive Attention
Module (PAM) can improve the feature representation ability with additional
inter-dependencies through spatial and channel attentions. Finally, to better
train the whole framework, we utilize the deeply-supervised learning with
multiple boundary-aware loss functions. Extensive experiments demonstrate that
our proposed method achieves a new state-of-the-art performance on four optical
and two SAR image CD benchmarks. The source code is released at
https://github.com/Drchip61/TransYNet.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシングの分野では、変更検出(cd)は、変化した領域を2相画像から同一場所に識別し、ローカライズすることを目的としている。
近年、深層学習の進歩によって大きな進歩を遂げている。
しかし、現在の方法では、抽出された視覚特徴の限られた表現能力のため、一般に不完全なCD領域と不規則なCD境界が提供される。
そこで本研究では,リモートセンシング画像CDのためのトランスフォーマーベースの新しい学習フレームワークであるTransY-Netを提案する。
より具体的には、提案フレームワークは、まず、長距離依存性モデリングにおけるTransformerの利点を利用する。
より差別的なグローバルレベルの特徴を学び、完全なCD領域を得るのに役立つ。
次に,トランスフォーマーの多層視覚特徴を集約して特徴強調を行う新しいピラミッド構造を提案する。
プログレッシブ・アテンション・モジュール(PAM)でグラフトされたピラミッド構造は、空間的およびチャネル的注意により、追加の依存性で特徴表現能力を向上させることができる。
最後に、フレームワーク全体をより良くトレーニングするために、複数の境界認識損失関数を持つ深い教師付き学習を利用する。
広汎な実験により,提案手法は4つの光学式および2つのSAR画像CDベンチマークにおいて,新しい最先端性能を実現することを示した。
ソースコードはhttps://github.com/Drchip61/TransYNetで公開されている。
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