論文の概要: Segment Any Change
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01188v3
- Date: Fri, 27 Sep 2024 01:13:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-09 05:06:11.898102
- Title: Segment Any Change
- Title（参考訳）: Segment (複数形 Segments)
- Authors: Zhuo Zheng, Yanfei Zhong, Liangpei Zhang, Stefano Ermon,
- Abstract要約: 本稿では、ゼロショット予測と、見えない変更タイプやデータ分布の一般化をサポートする新しいタイプの変更検出モデルを提案する。
AnyChangeは、トレーニング不要適応法、バイテンポラルラテントマッチングを通じてSAM(Se segment Any Model)上に構築されます。
また、AnyChangeのゼロショットオブジェクト中心の変更検出機能を有効にするためのポイントクエリ機構を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.23961453159454
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Visual foundation models have achieved remarkable results in zero-shot image classification and segmentation, but zero-shot change detection remains an open problem. In this paper, we propose the segment any change models (AnyChange), a new type of change detection model that supports zero-shot prediction and generalization on unseen change types and data distributions. AnyChange is built on the segment anything model (SAM) via our training-free adaptation method, bitemporal latent matching. By revealing and exploiting intra-image and inter-image semantic similarities in SAM's latent space, bitemporal latent matching endows SAM with zero-shot change detection capabilities in a training-free way. We also propose a point query mechanism to enable AnyChange's zero-shot object-centric change detection capability. We perform extensive experiments to confirm the effectiveness of AnyChange for zero-shot change detection. AnyChange sets a new record on the SECOND benchmark for unsupervised change detection, exceeding the previous SOTA by up to 4.4% F$_1$ score, and achieving comparable accuracy with negligible manual annotations (1 pixel per image) for supervised change detection.
- Abstract（参考訳）: 視覚基礎モデルは、ゼロショット画像分類とセグメンテーションにおいて顕著な結果を得たが、ゼロショット変化検出は依然として未解決の問題である。
本稿では、ゼロショット予測と、目に見えない変更タイプとデータ分布の一般化をサポートする新しいタイプの変更検出モデルであるAnyChangeを提案する。
AnyChangeは、トレーニング不要適応法、バイテンポラルラテントマッチングを通じてSAM(Se segment Any Model)上に構築されます。
SAMの潜伏空間における画像内および画像間のセマンティックな類似性を明らかにすることによって、バイテンポラルラテントマッチングはSAMにゼロショット変化検出能力を訓練不要な方法で与える。
また、AnyChangeのゼロショットオブジェクト中心の変更検出機能を有効にするためのポイントクエリ機構を提案する。
我々は、ゼロショット変化検出におけるAnyChangeの有効性を確認するための広範囲な実験を行った。
AnyChangeは、教師なしの変更検出のためのSECONDベンチマークに新しいレコードをセットし、以前のSOTAを4.4% F$_1$スコアで上回り、教師付き変更検出のための無視可能な手動アノテーション(画像毎の1ピクセル)で同等の精度を達成する。
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