Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bi-temporal Gaussian Feature Dependency Guided Change Detection in Remote Sensing Images

論文の概要: Bi-temporal Gaussian Feature Dependency Guided Change Detection in Remote Sensing Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09539v1
Date: Sat, 12 Oct 2024 14:01:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-30 13:55:04.888648
Title: Bi-temporal Gaussian Feature Dependency Guided Change Detection in Remote Sensing Images
Title（参考訳）: リモートセンシング画像における両時間ガウス特徴依存性変化検出
Authors: Yi Xiao, Bin Luo, Jun Liu, Xin Su, Wei Wang,
Abstract要約: 変化検出 (CD) 法は, 多時間画像における領域情報の違いによる疑似変化の解決に依然として苦慮している。この問題に対処するため、両時間ガウス分布特徴依存ネットワーク(BGFD)を提案する。 BGFDは擬似的変化を効果的に低減し、詳細情報の検出能力を高めた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.674955288033974
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Change Detection (CD) enables the identification of alterations between images of the same area captured at different times. However, existing CD methods still struggle to address pseudo changes resulting from domain information differences in multi-temporal images and instances of detail errors caused by the loss and contamination of detail features during the upsampling process in the network. To address this, we propose a bi-temporal Gaussian distribution feature-dependent network (BGFD). Specifically, we first introduce the Gaussian noise domain disturbance (GNDD) module, which approximates distribution using image statistical features to characterize domain information, samples noise to perturb the network for learning redundant domain information, addressing domain information differences from a more fundamental perspective. Additionally, within the feature dependency facilitation (FDF) module, we integrate a novel mutual information difference loss ($L_{MI}$) and more sophisticated attention mechanisms to enhance the capabilities of the network, ensuring the acquisition of essential domain information. Subsequently, we have designed a novel detail feature compensation (DFC) module, which compensates for detail feature loss and contamination introduced during the upsampling process from the perspectives of enhancing local features and refining global features. The BGFD has effectively reduced pseudo changes and enhanced the detection capability of detail information. It has also achieved state-of-the-art performance on four publicly available datasets - DSIFN-CD, SYSU-CD, LEVIR-CD, and S2Looking, surpassing baseline models by +8.58%, +1.28%, +0.31%, and +3.76% respectively, in terms of the F1-Score metric.
Abstract（参考訳）: 変化検出(CD)は、異なる時間にキャプチャされた同じ領域の画像間の変化を識別する。しかし、既存のCD手法は、マルチ時間画像におけるドメイン情報の違いや、ネットワーク上のアップサンプリングプロセス中に詳細特徴の喪失や汚染に起因する詳細エラーの事例など、疑似的な変化に対処するのに依然として苦労している。そこで本稿では,両時間ガウス分布特徴依存ネットワーク(BGFD)を提案する。具体的には、まず、画像統計的特徴を用いて分布を近似し、ドメイン情報を特徴付けるガウスノイズ領域障害(GNDD)モジュールを導入し、余分なドメイン情報を学習するためにネットワークを摂動するノイズをサンプリングし、より基本的な視点からドメイン情報の違いに対処する。さらに,機能依存性ファシリテーション(FDF)モジュール内には,新たな相互情報差分損失(L_{MI}$)とより高度な注意機構が組み込まれ,ネットワークの能力を高め,本質的なドメイン情報の取得を確実にする。その後、我々は、局所的な特徴の強化とグローバルな特徴の精細化の観点から、アップサンプリングプロセス中に導入された詳細な特徴損失と汚染を補償する、新しい詳細特徴補償(DFC)モジュールを設計した。 BGFDは、疑似変化を効果的に低減し、詳細情報の検出能力を向上した。また、DSIFN-CD、SYSU-CD、LEVIR-CD、S2の4つの公開データセットで最先端のパフォーマンスも達成しており、F1-Scoreメトリックでは、ベースラインモデルが+8.58%、+1.28%、+0.31%、+3.76%を上回っている。

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