論文の概要: SemiCD-VL: Visual-Language Model Guidance Makes Better Semi-supervised Change Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04788v4
• Date: Sun, 20 Oct 2024 15:08:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:12:19.040087
• Title: SemiCD-VL: Visual-Language Model Guidance Makes Better Semi-supervised Change Detector
• Title（参考訳）: SemiCD-VL: ビジュアルランゲージモデル誘導による半教師付き変化検出器の改良
• Authors: Kaiyu Li, Xiangyong Cao, Yupeng Deng, Jiayi Song, Junmin Liu, Deyu Meng, Zhi Wang,
• Abstract要約: Change Detection (CD) は、画像間のセマンティックな変化でピクセルを識別することを目的としている。 VLM誘導に基づく半教師付きCD手法,すなわちSemiCD-VLを提案する。 本稿では,VLMに基づく混合変化イベント生成(CEG)戦略を提案し,ラベルなしCDデータに対して擬似ラベルを出力する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.199838967666714
• License:
• Abstract: Change Detection (CD) aims to identify pixels with semantic changes between images. However, annotating massive numbers of pixel-level images is labor-intensive and costly, especially for multi-temporal images, which require pixel-wise comparisons by human experts. Considering the excellent performance of visual language models (VLMs) for zero-shot, open-vocabulary, etc. with prompt-based reasoning, it is promising to utilize VLMs to make better CD under limited labeled data. In this paper, we propose a VLM guidance-based semi-supervised CD method, namely SemiCD-VL. The insight of SemiCD-VL is to synthesize free change labels using VLMs to provide additional supervision signals for unlabeled data. However, almost all current VLMs are designed for single-temporal images and cannot be directly applied to bi- or multi-temporal images. Motivated by this, we first propose a VLM-based mixed change event generation (CEG) strategy to yield pseudo labels for unlabeled CD data. Since the additional supervised signals provided by these VLM-driven pseudo labels may conflict with the pseudo labels from the consistency regularization paradigm (e.g. FixMatch), we propose the dual projection head for de-entangling different signal sources. Further, we explicitly decouple the bi-temporal images semantic representation through two auxiliary segmentation decoders, which are also guided by VLM. Finally, to make the model more adequately capture change representations, we introduce metric-aware supervision by feature-level contrastive loss in auxiliary branches. Extensive experiments show the advantage of SemiCD-VL. For instance, SemiCD-VL improves the FixMatch baseline by +5.3 IoU on WHU-CD and by +2.4 IoU on LEVIR-CD with 5% labels. In addition, our CEG strategy, in an un-supervised manner, can achieve performance far superior to state-of-the-art un-supervised CD methods.
• Abstract（参考訳）: Change Detection (CD) は、画像間のセマンティックな変化でピクセルを識別することを目的としている。 しかし、大量のピクセルレベルの画像に注釈を付けることは、特に人間の専門家によるピクセルレベルの比較を必要とするマルチテンポラリ画像に対して、労働集約的でコストがかかる。 ゼロショットやオープンボキャブラリなどにおける視覚言語モデル(VLM)の性能を即時推論で向上させることを考えると,VLMを利用してラベル付きデータでより良いCDを作成することが期待できる。 本稿では,VLM誘導に基づく半教師付きCD手法,すなわちSemiCD-VLを提案する。 SemiCD-VLの洞察は、VLMを用いて自由な変更ラベルを合成し、ラベルなしデータに対するさらなる監視信号を提供することである。 しかしながら、現在のほとんどのVLMは単一時間画像用に設計されており、バイ時間画像や複数時間画像に直接適用することはできない。 そこで我々はまず,VLMに基づく混合変化イベント生成(CEG)戦略を提案し,ラベルなしCDデータに擬似ラベルを付与する。 これらのVLM駆動型擬似ラベルによって提供される追加の教師付き信号は、整合正則化パラダイム(例えば FixMatch)の擬似ラベルと矛盾する可能性があるため、異なる信号源を分離するための二重投影ヘッドを提案する。 さらに、VLMによってガイドされる2つの補助セグメント化デコーダを通して、両時間画像の意味表現を明示的に分離する。 最後に、モデルが変化表現をより適切にキャプチャするために、補助枝における特徴レベルのコントラスト損失によるメトリクス認識の監視を導入する。 広汎な実験はセミCD-VLの利点を示している。 例えば、SemiCD-VLはFixMatchベースラインをWHU-CDで+5.3 IoU、LEVIR-CDで+2.4 IoUで5%改善している。 さらに、当社のCEG戦略は、教師なしの方法で、最先端の教師なしCD手法よりもはるかに優れた性能を達成することができる。

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