論文の概要: Segment Change Model (SCM) for Unsupervised Change detection in VHR Remote Sensing Images: a Case Study of Buildings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16410v1
• Date: Wed, 27 Dec 2023 04:47:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 19:41:21.995911
• Title: Segment Change Model (SCM) for Unsupervised Change detection in VHR Remote Sensing Images: a Case Study of Buildings
• Title（参考訳）: VHRリモートセンシング画像における教師なし変化検出のためのセグメント変更モデル(SCM) : 建物を事例として
• Authors: Xiaoliang Tan, Guanzhou Chen, Tong Wang, Jiaqi Wang, Xiaodong Zhang
• Abstract要約: セグメント変更モデル(SCM)と呼ばれる教師なし変更検出(CD)手法を提案する。 提案手法は,異なるスケールで抽出した特徴を再検討し,それらをトップダウンで統合し,識別的変化エッジを強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.306387572952797
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The field of Remote Sensing (RS) widely employs Change Detection (CD) on very-high-resolution (VHR) images. A majority of extant deep-learning-based methods hinge on annotated samples to complete the CD process. Recently, the emergence of Vision Foundation Model (VFM) enables zero-shot predictions in particular vision tasks. In this work, we propose an unsupervised CD method named Segment Change Model (SCM), built upon the Segment Anything Model (SAM) and Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP). Our method recalibrates features extracted at different scales and integrates them in a top-down manner to enhance discriminative change edges. We further design an innovative Piecewise Semantic Attention (PSA) scheme, which can offer semantic representation without training, thereby minimize pseudo change phenomenon. Through conducting experiments on two public datasets, the proposed SCM increases the mIoU from 46.09% to 53.67% on the LEVIR-CD dataset, and from 47.56% to 52.14% on the WHU-CD dataset. Our codes are available at https://github.com/StephenApX/UCD-SCM.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング(RS)の分野は、超高解像度(VHR)画像に変化検出(CD)を広く採用している。 既存のディープラーニングベースの手法のほとんどは、注釈付きサンプルにヒンジしてCDプロセスを完成させている。 近年、ビジョンファウンデーションモデル(VFM)の出現により、特定のビジョンタスクにおけるゼロショット予測が可能になった。 本研究では,Segment Anything Model (SAM) と Contrastive Language- Image Pre-training (CLIP) をベースとした,Segment Change Model (SCM) と呼ばれる教師なしCD手法を提案する。 本手法は,異なるスケールで抽出した特徴をトップダウン方式で統合し,識別的変化エッジを強化する。 さらに, 学習することなく意味表現を提供し, 擬似的変化現象を最小化できる, 革新的な区分的意味的注意(psa)スキームをデザインする。 2つの公開データセットの実験を行うことで、提案されたSCMは、mIoUを46.09%から53.67%に、WHU-CDデータセットでは47.56%から52.14%に増やした。 私たちのコードはhttps://github.com/StephenApX/UCD-SCMで利用可能です。

関連論文リスト

• Weakly Supervised Change Detection via Knowledge Distillation and Multiscale Sigmoid Inference [26.095501974608908]
  我々は知識蒸留とマルチスケールシグモイド推論(KD-MSI)による弱教師付き変化検出技術を開発した。 提案手法は,その統合学習戦略により,最先端技術よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-09T05:01:51Z)
• BD-MSA: Body decouple VHR Remote Sensing Image Change Detection method guided by multi-scale feature information aggregation [4.659935767219465]
  リモートセンシング画像変化検出(RSCD)の目的は、同じ場所で撮影された両時間画像の違いを検出することである。 深層学習はRSCDタスクに広く使われており、結果認識の点で重要な結果をもたらしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-09T02:53:06Z)
• Adapting Segment Anything Model for Change Detection in HR Remote Sensing Images [18.371087310792287]
  本研究は、高解像度リモートセンシング画像(RSI)の変化検出を改善するために、ビジョンファウンデーションモデル(VFM)の強力な視覚認識機能を活用することを目的とする。 我々は、能率的なSAMの変種であるFastSAMの視覚エンコーダを用いて、RSシーンの視覚表現を抽出する。 SAMの特徴に固有の意味表現を活用するために、両時間RSIにおける意味潜在をモデル化するためのタスク非依存の意味学習ブランチを導入する。 その結果, SAMCDはSOTA法よりも精度が高く, セミに匹敵するサンプル効率の学習能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-04T08:23:31Z)
• Align, Perturb and Decouple: Toward Better Leverage of Difference Information for RSI Change Detection [24.249552791014644]
  変化検出は、リモートセンシング画像(RSI)解析において広く採用されている手法である。 そこで我々は,アライメント,摂動,デカップリングといった差分情報を完全に活用するための一連の操作を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T03:39:53Z)
• Deep Metric Learning for Unsupervised Remote Sensing Change Detection [60.89777029184023]
  リモートセンシング変化検出(RS-CD)は、マルチテンポラルリモートセンシング画像(MT-RSI)から関連する変化を検出することを目的とする。 既存のRS-CD法の性能は、大規模な注釈付きデータセットのトレーニングによるものである。 本稿では,これらの問題に対処可能なディープメトリック学習に基づく教師なしCD手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-16T17:52:45Z)
• Revisiting Consistency Regularization for Semi-supervised Change Detection in Remote Sensing Images [60.89777029184023]
  教師付きクロスエントロピー(CE)損失に加えて、教師なしCD損失を定式化する半教師付きCDモデルを提案する。 2つの公開CDデータセットを用いて実験を行った結果,提案手法は教師付きCDの性能に近づきやすいことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T17:59:01Z)
• A Hierarchical Transformation-Discriminating Generative Model for Few Shot Anomaly Detection [93.38607559281601]
  各トレーニングイメージのマルチスケールパッチ分布をキャプチャする階層的生成モデルを開発した。 この異常スコアは、スケール及び画像領域にわたる正しい変換のパッチベースの投票を集約して得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-29T17:49:48Z)
• Semi-Supervised Domain Adaptation with Prototypical Alignment and Consistency Learning [86.6929930921905]
  本稿では,いくつかの対象サンプルがラベル付けされていれば,ドメインシフトに対処するのにどの程度役立つか検討する。 ランドマークの可能性を最大限に追求するために、ランドマークから各クラスのターゲットプロトタイプを計算するプロトタイプアライメント(PA)モジュールを組み込んでいます。 具体的には,ラベル付き画像に深刻な摂動を生じさせ,PAを非自明にし,モデル一般化性を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-19T08:46:08Z)
• Semantic Change Detection with Asymmetric Siamese Networks [71.28665116793138]
  2つの空中画像が与えられた場合、セマンティックチェンジ検出は、土地被覆のバリエーションを特定し、それらの変化タイプをピクセルワイド境界で識別することを目的としている。 この問題は、正確な都市計画や天然資源管理など、多くの地球ビジョンに関連するタスクにおいて不可欠である。 本研究では, 広く異なる構造を持つモジュールから得られた特徴対を用いて意味変化を同定し, 同定するための非対称システマネットワーク(ASN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-12T13:26:30Z)
• Gradient-Induced Co-Saliency Detection [81.54194063218216]
  Co-SOD(Co-saliency Detection)は、一般的な唾液前景を関連画像のグループに分割することを目的としている。 本稿では,人間の行動にインスパイアされた,勾配誘導型共分散検出法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-28T08:40:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。