論文の概要: Rethinking Remote Sensing Change Detection With A Mask View
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15320v1
- Date: Fri, 21 Jun 2024 17:27:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-24 12:53:38.487517
- Title: Rethinking Remote Sensing Change Detection With A Mask View
- Title（参考訳）: マスクビューによるリモートセンシング変化検出の再考
- Authors: Xiaowen Ma, Zhenkai Wu, Rongrong Lian, Wei Zhang, Siyang Song,
- Abstract要約: リモートセンシング変化検出は、同じ領域で記録された2つ以上の画像を比較することを目的としているが、異なるスタンプで、地理的実体や環境要因の変化を評価する。
この欠点に対処するために、マスクビューによる変更検出を再考し、さらに、1)メタアーキテクチャCDMaskと2)インスタンスネットワークCDMaskFormerを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.3921187411592655
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Remote sensing change detection aims to compare two or more images recorded for the same area but taken at different time stamps to quantitatively and qualitatively assess changes in geographical entities and environmental factors. Mainstream models usually built on pixel-by-pixel change detection paradigms, which cannot tolerate the diversity of changes due to complex scenes and variation in imaging conditions. To address this shortcoming, this paper rethinks the change detection with the mask view, and further proposes the corresponding: 1) meta-architecture CDMask and 2) instance network CDMaskFormer. Components of CDMask include Siamese backbone, change extractor, pixel decoder, transformer decoder and normalized detector, which ensures the proper functioning of the mask detection paradigm. Since the change query can be adaptively updated based on the bi-temporal feature content, the proposed CDMask can adapt to different latent data distributions, thus accurately identifying regions of interest changes in complex scenarios. Consequently, we further propose the instance network CDMaskFormer customized for the change detection task, which includes: (i) a Spatial-temporal convolutional attention-based instantiated change extractor to capture spatio-temporal context simultaneously with lightweight operations; and (ii) a scene-guided axial attention-instantiated transformer decoder to extract more spatial details. State-of-the-art performance of CDMaskFormer is achieved on five benchmark datasets with a satisfactory efficiency-accuracy trade-off. Code is available at https://github.com/xwmaxwma/rschange.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシング変化検出は、同じ領域で記録された2つ以上の画像を比較することを目的としているが、異なる時刻スタンプで撮り、地理的実体や環境要因の変化を定量的に質的に評価することを目的としている。
通常、メインストリームモデルはピクセル単位の変更検出パラダイムに基づいて構築され、複雑なシーンや撮像条件の変化による変化の多様性を許容できない。
この欠点に対処するために、マスクビューによる変化検出を再考し、さらにそれに対応するものを提案する。
1)メタアーキテクチャCDMaskおよび
2) インスタンスネットワーク CDMaskFormer。
CDMaskのコンポーネントには、シームズバックボーン、変更抽出器、ピクセルデコーダ、トランスフォーマーデコーダ、正規化検出器が含まれており、マスク検出パラダイムの適切な機能を保証する。
両時間的特徴量に基づいて変更クエリを適応的に更新できるため、提案したCDMaskは異なる潜在データ分布に適応し、複雑なシナリオにおける関心の変化領域を正確に識別することができる。
これにより、変更検出タスク用にカスタマイズされたインスタンスネットワークCDMaskFormerも提案する。
一 時空間的注目に基づく即時変化抽出装置で、軽微な操作と同時に時空間的文脈を捉えること。
(II)より空間的詳細を抽出するためのシーン誘導型軸方向の注意印加型変圧器デコーダ。
CDMaskFormerの最先端性能は、5つのベンチマークデータセットで達成される。
コードはhttps://github.com/xwmaxwma/rschange.comから入手できる。
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