論文の概要: Towards Generalizable Scene Change Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06214v3
• Date: Mon, 03 Mar 2025 01:46:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-04 13:05:05.481560
• Title: Towards Generalizable Scene Change Detection
• Title（参考訳）: 一般化可能なシーン変化検出に向けて
• Authors: Jaewoo Kim, Uehwan Kim,
• Abstract要約: 現在の環境変化検出手法は、目に見えない環境と異なる時間条件下では信頼性が低い。 本稿では,SCDの需要増加に対応するため,GeSCF(Generalizable Scene Change Detection Framework)を提案する。 GeSCFは、既存のSCDデータセットで平均19.2%、ChangeVPRデータセットで30.0%のパフォーマンス向上を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.527270266697462
• License:
• Abstract: While current state-of-the-art Scene Change Detection (SCD) approaches achieve impressive results in well-trained research data, they become unreliable under unseen environments and different temporal conditions; in-domain performance drops from 77.6\% to 8.0\% in a previously unseen environment and to 4.6\% under a different temporal condition -- calling for generalizable SCD and benchmark. In this work, we propose the Generalizable Scene Change Detection Framework (GeSCF), which addresses unseen domain performance and temporal consistency -- to meet the growing demand for anything SCD. Our method leverages the pre-trained Segment Anything Model (SAM) in a zero-shot manner. For this, we design Initial Pseudo-mask Generation and Geometric-Semantic Mask Matching -- seamlessly turning user-guided prompt and single-image based segmentation into scene change detection for a pair of inputs without guidance. Furthermore, we define the Generalizable Scene Change Detection (GeSCD) benchmark along with novel metrics and an evaluation protocol to facilitate SCD research in generalizability. In the process, we introduce the ChangeVPR dataset, a collection of challenging image pairs with diverse environmental scenarios -- including urban, suburban, and rural settings. Extensive experiments across various datasets demonstrate that GeSCF achieves an average performance gain of 19.2\% on existing SCD datasets and 30.0\% on the ChangeVPR dataset, nearly doubling the prior art performance. We believe our work can lay a solid foundation for robust and generalizable SCD research.
• Abstract（参考訳）: 現在の最先端のシーン変更検出(SCD)アプローチは、よく訓練された研究データにおいて印象的な結果を達成する一方で、未確認環境と異なる時間的条件下では信頼性が低い。ドメイン内のパフォーマンスは、これまで見られなかった環境で77.6\%から8.0\%に低下し、異なる時間的条件下では4.6\%に低下する。これは、一般化可能なSCDとベンチマークを要求する。この記事では、ドメインのパフォーマンスと時間的整合性に対処するGeneralizable Scene Change Detection Framework(GeSCF)を提案する。 本手法は,事前訓練されたセグメンテーションモデル(SAM)をゼロショット方式で活用する。 そこで我々は,ユーザガイド付きプロンプトと単一イメージベースのセグメンテーションをシームレスに変換する初期擬似マスク生成と幾何意味マスクマッチングを,誘導のない2つの入力に対するシーン変更検出に設計する。 さらに,ジェネラライザブル・シーン・チェンジ検出(GeSCD)ベンチマークを,新しいメトリクスと評価プロトコルとともに定義し,一般化可能性におけるSCD研究を容易にする。 このプロセスでは、都市、郊外、田舎の設定など、さまざまな環境シナリオを持つ課題の画像ペアの集合であるChangeVPRデータセットを導入します。 さまざまなデータセットにわたる大規模な実験により、GeSCFは既存のSCDデータセットで19.2\%、ChangeVPRデータセットで30.0\%という平均的なパフォーマンス向上を達成した。 我々は、我々の研究が堅牢で一般化可能なSCD研究の基盤となると信じている。

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