論文の概要: SRC-Net: Bi-Temporal Spatial Relationship Concerned Network for Change Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05668v1
- Date: Sun, 9 Jun 2024 06:53:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 18:36:48.526979
- Title: SRC-Net: Bi-Temporal Spatial Relationship Concerned Network for Change Detection
- Title（参考訳）: SRC-Net:変更検出のための時空間関係ネットワーク
- Authors: Hongjia Chen, Xin Xu, Fangling Pu,
- Abstract要約: リモートセンシング画像における変化検出(CD)は, 環境モニタリング, 都市開発, 災害管理における重要な課題である。
本稿では,CDのための時空間関係ネットワークであるSRC-Netを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.682463974799893
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Change detection (CD) in remote sensing imagery is a crucial task with applications in environmental monitoring, urban development, and disaster management. CD involves utilizing bi-temporal images to identify changes over time. The bi-temporal spatial relationships between features at the same location at different times play a key role in this process. However, existing change detection networks often do not fully leverage these spatial relationships during bi-temporal feature extraction and fusion. In this work, we propose SRC-Net: a bi-temporal spatial relationship concerned network for CD. The proposed SRC-Net includes a Perception and Interaction Module that incorporates spatial relationships and establishes a cross-branch perception mechanism to enhance the precision and robustness of feature extraction. Additionally, a Patch-Mode joint Feature Fusion Module is introduced to address information loss in current methods. It considers different change modes and concerns about spatial relationships, resulting in more expressive fusion features. Furthermore, we construct a novel network using these two relationship concerned modules and conducted experiments on the LEVIR-CD and WHU Building datasets. The experimental results demonstrate that our network outperforms state-of-the-art (SOTA) methods while maintaining a modest parameter count. We believe our approach sets a new paradigm for change detection and will inspire further advancements in the field. The code and models are publicly available at https://github.com/Chnja/SRCNet.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像における変化検出(CD)は, 環境モニタリング, 都市開発, 災害管理における重要な課題である。
CDは、時間とともに変化する変化を特定するために、バイテンポラルなイメージを利用する。
異なるタイミングで同じ位置にある特徴間の時間的空間的関係は、このプロセスにおいて重要な役割を果たす。
しかし、既存の変化検出ネットワークは、時間的特徴抽出と融合の間、これらの空間的関係を完全に活用しないことが多い。
本研究では,CDのための時空間関係ネットワークであるSRC-Netを提案する。
提案するSRC-Netは,空間的関係を組み込んだ知覚・相互作用モジュールを備え,特徴抽出の精度と堅牢性を高めるクロスブランチ認識機構を確立する。
さらに,現在の手法における情報損失に対応するために,Patch-Mode 共同機能融合モジュールが導入された。
異なる変化モードと空間的関係に対する関心を考慮し、より表現力のある融合特徴をもたらす。
さらに,これら2つの関係モジュールを用いて新しいネットワークを構築し,LEVIR-CDとWHUビルディングデータセットを用いて実験を行った。
実験結果から,本ネットワークはパラメータ数を一定に保ちながら,最先端(SOTA)手法より優れていることが示された。
我々は、我々のアプローチが変化検出の新しいパラダイムを定めており、この分野のさらなる進歩を促すだろうと考えている。
コードとモデルはhttps://github.com/Chnja/SRCNetで公開されている。
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