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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