論文の概要: Specialized Change Detection using Segment Anything
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06644v1
- Date: Tue, 13 Aug 2024 05:27:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-14 18:26:42.319864
- Title: Specialized Change Detection using Segment Anything
- Title（参考訳）: セグメント情報を用いた特化変化検出
- Authors: Tahir Ahmad, Sudipan Saha,
- Abstract要約: 変化検出(CD)は地球観測の基本的な課題である。
他の変更を破棄しながら、特定のアプリケーションに関連する特定の変更をターゲットとする特殊なメソッドの必要性が高まっている。
本稿では,多目的視覚基盤モデルであるSegment Anything Model (SAM) を用いた集中型CD手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.586191108738564
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Change detection (CD) is a fundamental task in Earth observation. While most change detection methods detect all changes, there is a growing need for specialized methods targeting specific changes relevant to particular applications while discarding the other changes. For instance, urban management might prioritize detecting the disappearance of buildings due to natural disasters or other reasons. Furthermore, while most supervised change detection methods require large-scale training datasets, in many applications only one or two training examples might be available instead of large datasets. Addressing such needs, we propose a focused CD approach using the Segment Anything Model (SAM), a versatile vision foundation model. Our method leverages a binary mask of the object of interest in pre-change images to detect their disappearance in post-change images. By using SAM's robust segmentation capabilities, we create prompts from the pre-change mask, use those prompts to segment the post-change image, and identify missing objects. This unsupervised approach demonstrated for building disappearance detection, is adaptable to various domains requiring specialized CD. Our contributions include defining a novel CD problem, proposing a method using SAM, and demonstrating its effectiveness. The proposed method also has benefits related to privacy preservation.
- Abstract（参考訳）: 変化検出(CD)は地球観測の基本的な課題である。
ほとんどの変更検出方法は、すべての変更を検知するが、特定のアプリケーションに関連する特定の変更をターゲットとして、他の変更を破棄する特殊な方法の必要性が高まっている。
例えば、都市経営は自然災害などの理由で建物の消失を検出することを優先する可能性がある。
さらに、ほとんどの教師付き変更検出方法は大規模なトレーニングデータセットを必要とするが、多くのアプリケーションでは、大規模なデータセットの代わりに1つまたは2つのトレーニング例しか利用できない。
このようなニーズに対処するため、多目的視覚基盤モデルであるSAM(Segment Anything Model)を用いて焦点を絞ったCDアプローチを提案する。
本手法は,事前変更画像に注目する対象の2値マスクを利用して,後変更画像の消失を検出する。
SAMの堅牢なセグメンテーション機能を使用することで、プリチェンジマスクからのプロンプトを生成し、これらのプロンプトを使用してポストチェンジイメージのセグメンテーションを行い、行方不明なオブジェクトを特定する。
この非教師なしのアプローチは、特殊なCDを必要とする様々な領域に適応できる。
コントリビューションには、新しいCD問題の定義、SAMを用いた手法の提案、その有効性を示すことが含まれる。
提案手法は,プライバシ保護に関するメリットももたらしている。
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