論文の概要: AnomalyCD: A benchmark for Earth anomaly change detection with high-resolution and time-series observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05679v1
• Date: Mon, 9 Sep 2024 14:47:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 14:19:16.200176
• Title: AnomalyCD: A benchmark for Earth anomaly change detection with high-resolution and time-series observations
• Title（参考訳）: AnomalyCD:高分解能・時系列観測による地球異常変化検出のベンチマーク
• Authors: Jingtao Li, Qian Zhu, Xinyu Wang, Hengwei Zhao, Yanfei Zhong,
• Abstract要約: AnomalyCD技術は、過去の正常な変化パターンから学習することで、異常な変化を特定することを学ぶ。 AnomalyCDMは効率を高めるための2段階のワークフローとして設計されており、見えない画像を直接処理することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.35831157851407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Various Earth anomalies have destroyed the stable, balanced state, resulting in fatalities and serious destruction of property. With the advantages of large-scale and precise observation, high-resolution remote sensing images have been widely used for anomaly monitoring and localization. Powered by the deep representation, the existing methods have achieved remarkable advances, primarily in classification and change detection techniques. However, labeled samples are difficult to acquire due to the low probability of anomaly occurrence, and the trained models are limited to fixed anomaly categories, which hinders the application for anomalies with few samples or unknown anomalies. In this paper, to tackle this problem, we propose the anomaly change detection (AnomalyCD) technique, which accepts time-series observations and learns to identify anomalous changes by learning from the historical normal change pattern. Compared to the existing techniques, AnomalyCD processes an unfixed number of time steps and can localize the various anomalies in a unified manner, without human supervision. To benchmark AnomalyCD, we constructed a high-resolution dataset with time-series images dedicated to various Earth anomalies (the AnomalyCDD dataset). AnomalyCDD contains high-resolution (from 0.15 to 2.39 m/pixel), time-series (from 3 to 7 time steps), and large-scale images (1927.93 km2 in total) collected globally Furthermore, we developed a zero-shot baseline model (AnomalyCDM), which implements the AnomalyCD technique by extracting a general representation from the segment anything model (SAM) and conducting temporal comparison to distinguish the anomalous changes from normal changes. AnomalyCDM is designed as a two-stage workflow to enhance the efficiency, and has the ability to process the unseen images directly, without retraining for each scene.
• Abstract（参考訳）: 様々な地球の異常が安定的でバランスの取れた状態を破壊し、死者と資産の深刻な破壊を引き起こした。 大規模かつ高精度な観測の利点により、異常監視や局所化に高解像度のリモートセンシング画像が広く用いられている。 深層表現によって駆動される既存の手法は、主に分類と変化検出技術において顕著な進歩を遂げている。 しかし, ラベル付きサンプルは異常発生の確率が低いため取得が困難であり, トレーニングされたモデルは固定された異常カテゴリーに限られており, 少ないサンプルや未知の異常に対する適用を妨げている。 本稿では, 時系列観測を受理し, 歴史的変化パターンから異常変化の同定を学習する異常変化検出(AnomalyCD)手法を提案する。 既存の技術と比較すると、AnomalyCDは固定されていない時間ステップを処理し、人間の監督なしに様々な異常を統一的にローカライズすることができる。 AnomalyCDをベンチマークするために、さまざまな地球異常(AnomalyCDDデータセット)に特化した時系列画像を用いた高分解能データセットを構築した。 AnomalyCDDには高解像度(0.15～2.39 m/ピクセル)、時系列(3～7時間ステップ)、大規模画像(1927.93 km2)が大域的に広範に収集されており、我々はAnomalyCDD技術を実装したゼロショットベースラインモデル(AnomalyCDM)を開発した。 AnomalyCDMは効率を向上させるための2段階のワークフローとして設計されており、シーンごとに再トレーニングすることなく、見えない画像を直接処理することができる。

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