Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Mamba-based Siamese Network for Remote Sensing Change Detection

論文の概要: A Mamba-based Siamese Network for Remote Sensing Change Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06839v1
Date: Mon, 8 Jul 2024 17:05:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-10 17:57:30.826285
Title: A Mamba-based Siamese Network for Remote Sensing Change Detection
Title（参考訳）: リモートセンシング変更検出のためのマンバ型シームズネットワーク
Authors: Jay N. Paranjape, Celso de Melo, Vishal M. Patel,
Abstract要約: リモートセンシング画像における変化検出は、異なるタイミングで領域を解析するための重要なツールである。 CNNやTransformerといったディープラーニングの手法は、大きな変化を検出することに成功しています。本研究では,関心領域をよりよく分割するマンバ型変化検出器(M-CD)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.200043694866388
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Change detection in remote sensing images is an essential tool for analyzing a region at different times. It finds varied applications in monitoring environmental changes, man-made changes as well as corresponding decision-making and prediction of future trends. Deep learning methods like Convolutional Neural Networks (CNNs) and Transformers have achieved remarkable success in detecting significant changes, given two images at different times. In this paper, we propose a Mamba-based Change Detector (M-CD) that segments out the regions of interest even better. Mamba-based architectures demonstrate linear-time training capabilities and an improved receptive field over transformers. Our experiments on four widely used change detection datasets demonstrate significant improvements over existing state-of-the-art (SOTA) methods. Our code and pre-trained models are available at https://github.com/JayParanjape/M-CD
Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像における変化検出は、異なるタイミングで領域を解析するための重要なツールである。環境変化のモニタリング、人為的な変化、それに対応する意思決定、将来のトレンドの予測に様々な応用を見出した。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やトランスフォーマーのようなディープラーニング手法は、異なるタイミングで2つの画像が与えられた場合、大きな変化を検出することに成功している。本稿では,マンバをベースとした変化検出器(M-CD)を提案する。 Mambaベースのアーキテクチャでは、線形時間トレーニング機能と、トランス上での受容場の改善が示されている。 4つの変更検出データセットを用いた実験により,既存のSOTA法よりも顕著な改善が得られた。私たちのコードと事前訓練済みモデルはhttps://github.com/JayParanjape/M-CDで利用可能です。

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