論文の概要: GTPC-SSCD: Gate-guided Two-level Perturbation Consistency-based Semi-Supervised Change Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18880v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 03:09:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:20:20.884195
• Title: GTPC-SSCD: Gate-guided Two-level Perturbation Consistency-based Semi-Supervised Change Detection
• Title（参考訳）: GTPC-SSCD:ゲート誘導2レベル摂動一貫性に基づく半監督的変化検出
• Authors: Yan Xing, Qi'ao Xu, Zongyu Guo, Rui Huang, Yuxiang Zhang,
• Abstract要約: ゲート誘導型2レベル摂動整合型SSCD法(GTPC-SSCD)について紹介する。 GTPC-SSCDは画像レベルでの強弱一貫性と特徴レベルでの摂動一貫性を同時に維持する。 6つの公的なリモートセンシング変化検出データセットで実施した大規模な実験は、7つの最先端SSCD法よりも優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.626603588451571
• License:
• Abstract: Semi-supervised change detection (SSCD) employs partially labeled data and a substantial amount of unlabeled data to identify differences between images captured in the same geographic area but at different times. However, existing consistency regularization-based SSCD methods only implement perturbations at a single level and can not exploit the full potential of unlabeled data. In this paper, we introduce a novel Gate-guided Two-level Perturbation Consistency regularization-based SSCD method (GTPC-SSCD), which simultaneously maintains strong-to-weak consistency at the image level and perturbation consistency at the feature level, thus effectively utilizing the unlabeled data. Moreover, a gate module is designed to evaluate the training complexity of different samples and determine the necessity of performing feature perturbations on each sample. This differential treatment enables the network to more effectively explore the potential of unlabeled data. Extensive experiments conducted on six public remote sensing change detection datasets demonstrate the superiority of our method over seven state-of-the-art SSCD methods.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き変化検出(SSCD)では、地理的に異なる場所で撮影された画像の違いを特定するために、部分的にラベル付きデータとかなりの量のラベルなしデータを用いる。 しかし、既存の整合性正規化に基づくSSCD法は、単一のレベルで摂動しか実装せず、ラベルのないデータの潜在能力を活用できない。 本稿では,GTPC-SSCD法を新たに導入し,画像レベルでの強弱一貫性と特徴レベルでの摂動一貫性を同時に維持する。 さらに、ゲートモジュールは、異なるサンプルのトレーニングの複雑さを評価し、各サンプルに特徴摂動を行う必要性を決定するように設計されている。 この差分処理により、ネットワークはラベルのないデータの可能性をより効果的に探索することができる。 6つの公的なリモートセンシング変化検出データセットで実施した大規模な実験は、7つの最先端SSCD法よりも優れていることを示した。

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