論文の概要: Change Detection Between Optical Remote Sensing Imagery and Map Data via
Segment Anything Model (SAM)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09019v1
- Date: Wed, 17 Jan 2024 07:30:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-18 16:36:07.772541
- Title: Change Detection Between Optical Remote Sensing Imagery and Map Data via
Segment Anything Model (SAM)
- Title（参考訳）: 光リモートセンシング画像とSegment Anything Model(SAM)による地図データ間の変化検出
- Authors: Hongruixuan Chen and Jian Song and Naoto Yokoya
- Abstract要約: 光高解像度画像とOpenStreetMap(OSM)データという2つの主要なリモートセンシングデータソース間の教師なしマルチモーダル変化検出について検討する。
我々はSAMのセグメンテーションプロセスを導くための2つの戦略、すなわち'no-prompt'と'box/mask prompt'メソッドを紹介した。
3つのデータセットの実験結果から,提案手法がより競争力のある結果が得られることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.985372561774415
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Unsupervised multimodal change detection is pivotal for time-sensitive tasks
and comprehensive multi-temporal Earth monitoring. In this study, we explore
unsupervised multimodal change detection between two key remote sensing data
sources: optical high-resolution imagery and OpenStreetMap (OSM) data.
Specifically, we propose to utilize the vision foundation model Segmentation
Anything Model (SAM), for addressing our task. Leveraging SAM's exceptional
zero-shot transfer capability, high-quality segmentation maps of optical images
can be obtained. Thus, we can directly compare these two heterogeneous data
forms in the so-called segmentation domain. We then introduce two strategies
for guiding SAM's segmentation process: the 'no-prompt' and 'box/mask prompt'
methods. The two strategies are designed to detect land-cover changes in
general scenarios and to identify new land-cover objects within existing
backgrounds, respectively. Experimental results on three datasets indicate that
the proposed approach can achieve more competitive results compared to
representative unsupervised multimodal change detection methods.
- Abstract（参考訳）: 教師なしマルチモーダル変化検出は、時間に敏感なタスクと総合的なマルチテンポラル地球モニタリングに重要である。
本研究では、光高解像度画像とOpenStreetMap(OSM)データという、2つの主要なリモートセンシングデータソース間の教師なしマルチモーダル変化検出について検討する。
具体的には,視覚基盤モデルセグメンテーション・アプライシング・モデル (SAM) を用いて課題に対処することを提案する。
SAMの例外的なゼロショット転送機能を活用することで、光学画像の高品質なセグメンテーションマップを得ることができる。
したがって、この2つの異種データ形式をいわゆるセグメンテーション領域で直接比較することができる。
次に、SAMのセグメンテーションプロセスを導くための2つの戦略、すなわち'no-prompt'と'box/mask prompt'メソッドを紹介します。
この2つの戦略は、一般的なシナリオで土地被覆の変化を検出し、既存の背景の中で新しい土地被覆オブジェクトを識別するために設計されている。
3つのデータセットに対する実験結果から,提案手法は教師なしマルチモーダル変化検出法と比較して,より競争力のある結果が得られることが示された。
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