論文の概要: ChangeNet: Multi-Temporal Asymmetric Change Detection Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17428v1
- Date: Fri, 29 Dec 2023 01:42:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-02 14:04:26.342582
- Title: ChangeNet: Multi-Temporal Asymmetric Change Detection Dataset
- Title（参考訳）: ChangeNet: マルチテンポラルな非対称な変更検出データセット
- Authors: Deyi Ji, Siqi Gao, Mingyuan Tao, Hongtao Lu, Feng Zhao
- Abstract要約: ChangeNetは31,000のマルチタイムイメージペア、100都市からの幅広い複雑なシーン、および6ピクセルレベルのカテゴリで構成されている。
ChangeNetデータセットはバイナリ変更検出(BCD)とセマンティック変更検出(SCD)の両方に適している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.08517018683502
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Change Detection (CD) has been attracting extensive interests with the
availability of bi-temporal datasets. However, due to the huge cost of
multi-temporal images acquisition and labeling, existing change detection
datasets are small in quantity, short in temporal, and low in practicability.
Therefore, a large-scale practical-oriented dataset covering wide temporal
phases is urgently needed to facilitate the community. To this end, the
ChangeNet dataset is presented especially for multi-temporal change detection,
along with the new task of ``Asymmetric Change Detection". Specifically,
ChangeNet consists of 31,000 multi-temporal images pairs, a wide range of
complex scenes from 100 cities, and 6 pixel-level annotated categories, which
is far superior to all the existing change detection datasets including
LEVIR-CD, WHU Building CD, etc.. In addition, ChangeNet contains amounts of
real-world perspective distortions in different temporal phases on the same
areas, which is able to promote the practical application of change detection
algorithms. The ChangeNet dataset is suitable for both binary change detection
(BCD) and semantic change detection (SCD) tasks. Accordingly, we benchmark the
ChangeNet dataset on six BCD methods and two SCD methods, and extensive
experiments demonstrate its challenges and great significance. The dataset is
available at https://github.com/jankyee/ChangeNet.
- Abstract（参考訳）: 変更検出(CD)は、バイテンポラルデータセットが利用できることで、大きな関心を集めている。
しかし、マルチ時間画像の取得とラベル付けの膨大なコストのため、既存の変更検出データセットは少ない量で、時間的に短く、実践性も低い。
そのためコミュニティの活性化には,広範な時間的フェーズをカバーする大規模実用指向データセットが緊急に必要となる。
この目的のために、特に多時間変化検出のためのchangenetデータセットと、`asymmetric change detection(非対称変化検出)という新しいタスクが提示される。
具体的には、changenetは31,000のマルチテンポラルイメージペア、100都市のさまざまな複雑なシーン、6つのピクセルレベルの注釈付きカテゴリで構成されており、levir-cdやwhu building cdなど、既存のすべての変更検出データセットよりもはるかに優れている。
さらに、changenetには、同じ領域の異なる時間相における現実世界の視点歪みの量が含まれており、変化検出アルゴリズムの実用化を促進することができる。
ChangeNetデータセットはバイナリ変更検出(BCD)とセマンティック変更検出(SCD)の両方に適している。
そこで我々は,6つのBCD法と2つのSCD法でChangeNetデータセットをベンチマークし,その課題と大きな意義を実証した。
データセットはhttps://github.com/jankyee/ChangeNetで公開されている。
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