Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Change Detection Reality Check

論文の概要: A Change Detection Reality Check

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06994v1
Date: Sat, 10 Feb 2024 17:02:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-13 18:08:53.557364
Title: A Change Detection Reality Check
Title（参考訳）: 変化検出現実チェック
Authors: Isaac Corley, Caleb Robinson, Anthony Ortiz
Abstract要約: 近年,遠隔センシング文献における変化検出深層学習アーキテクチャの提案が爆発的に増えている。本稿では,簡単なU-Netセグメンテーションベースラインをトレーニングのトリックや複雑なアーキテクチャ変更なしに結論付ける実験を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.633235430324764
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In recent years, there has been an explosion of proposed change detection deep learning architectures in the remote sensing literature. These approaches claim to offer state-of the-art performance on different standard benchmark datasets. However, has the field truly made significant progress? In this paper we perform experiments which conclude a simple U-Net segmentation baseline without training tricks or complicated architectural changes is still a top performer for the task of change detection.
Abstract（参考訳）: 近年,リモートセンシング文学における変化検出深層学習アーキテクチャの提案が爆発的に増えている。これらのアプローチは、異なる標準ベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを提供すると主張している。しかし、この分野は本当に大きな進歩を遂げたのだろうか? 本稿では、簡単なu-netセグメンテーションベースラインを訓練や複雑なアーキテクチャの変更を伴わずに結論づける実験を行う。

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