論文の概要: Hierarchical Attention Diffusion Networks with Object Priors for Video Change Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10619v2
• Date: Sat, 26 Apr 2025 14:59:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.949757
• Title: Hierarchical Attention Diffusion Networks with Object Priors for Video Change Detection
• Title（参考訳）: 映像変化検出のための物体優先型階層的注意拡散ネットワーク
• Authors: Andrew Kiruluta, Eric Lundy, Andreas Lemos,
• Abstract要約: 本稿では,インスタンスレベルのマスキング,デノナイズ拡散モデル内のマルチスケールアテンション,ピクセル単位のセマンティック分類を組み合わせた一元的変更検出パイプラインを提案する。 従来の違い、シームズCNN、GANベースの検出器をF1とIoUで10-25ポイント上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a unified change detection pipeline that combines instance level masking, multi\-scale attention within a denoising diffusion model, and per pixel semantic classification, all refined via SSIM to match human perception. By first isolating only temporally novel objects with Mask R\-CNN, then guiding diffusion updates through hierarchical cross attention to object and global contexts, and finally categorizing each pixel into one of C change types, our method delivers detailed, interpretable multi\-class maps. It outperforms traditional differencing, Siamese CNNs, and GAN\-based detectors by 10\-25 points in F1 and IoU on both synthetic and real world benchmarks, marking a new state of the art in remote sensing change detection.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,インスタンスレベルのマスキングと,デノナイズ拡散モデル内でのマルチスケールアテンションと,SSIMによる画素ごとのセマンティック分類を組み合わせ,人間の知覚に合わせた一貫した変更検出パイプラインを提案する。 まず、時間的に新しいオブジェクトのみをMask R\-CNNで分離し、その後、オブジェクトとグローバルコンテキストへの階層的横断的関心を通して拡散更新を誘導し、最後に各ピクセルをC変更タイプに分類することで、詳細で解釈可能なマルチクラスマップを提供する。 従来の違い、シームズCNN、GAN\ベースの検出器をF1およびIoUで10-25ポイント、実世界のベンチマークで上回っており、リモートセンシングによる変化検出における新たな最先端技術を示している。

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