論文の概要: ChangeBind: A Hybrid Change Encoder for Remote Sensing Change Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17565v1
- Date: Fri, 26 Apr 2024 17:47:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-29 12:25:41.788853
- Title: ChangeBind: A Hybrid Change Encoder for Remote Sensing Change Detection
- Title（参考訳）: ChangeBind: リモートセンシングによる変更検出のためのハイブリッドな変更エンコーダ
- Authors: Mubashir Noman, Mustansar Fiaz, Hisham Cholakkal,
- Abstract要約: 変化検出(CD)は、異なる時刻スタンプで同じ地理的領域間の意味的変化を検出することを目的とした、リモートセンシング(RS)の基本課題である。
本稿では,バイテンポラルRS画像における意味変化をエンコードする,効果的なSiameseベースのフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.62779899494721
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Change detection (CD) is a fundamental task in remote sensing (RS) which aims to detect the semantic changes between the same geographical regions at different time stamps. Existing convolutional neural networks (CNNs) based approaches often struggle to capture long-range dependencies. Whereas recent transformer-based methods are prone to the dominant global representation and may limit their capabilities to capture the subtle change regions due to the complexity of the objects in the scene. To address these limitations, we propose an effective Siamese-based framework to encode the semantic changes occurring in the bi-temporal RS images. The main focus of our design is to introduce a change encoder that leverages local and global feature representations to capture both subtle and large change feature information from multi-scale features to precisely estimate the change regions. Our experimental study on two challenging CD datasets reveals the merits of our approach and obtains state-of-the-art performance.
- Abstract（参考訳）: 変化検出(CD)は、異なる時刻スタンプで同じ地理的領域間の意味的変化を検出することを目的とした、リモートセンシング(RS)の基本課題である。
既存の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのアプローチは、しばしば長距離依存関係をキャプチャするのに苦労する。
しかし、最近のトランスフォーマーベースの手法は、大域的な表現が支配的になりがちであり、シーン内のオブジェクトの複雑さのために微妙な変化領域をキャプチャする能力を制限する可能性がある。
これらの制約に対処するため、両時間RS画像に生じる意味変化を符号化する効果的なシームズベースのフレームワークを提案する。
我々の設計の主な焦点は、ローカルおよびグローバルな特徴表現を利用して、マルチスケールの特徴から微妙かつ大規模な特徴情報を捕捉し、変化領域を正確に推定する変更エンコーダの導入である。
2つの挑戦CDデータセットに関する実験的研究は、我々のアプローチの利点を明らかにし、最先端のパフォーマンスを得る。
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