論文の概要: ViewDelta: Text-Prompted Change Detection in Unaligned Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07612v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 15:51:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:36:54.623869
• Title: ViewDelta: Text-Prompted Change Detection in Unaligned Images
• Title（参考訳）: ViewDelta: アンアライン画像におけるテキストプロンプトによる変更検出
• Authors: Subin Varghese, Joshua Gao, Vedhus Hoskere,
• Abstract要約: ユーザが提供するテキストに関連する変更のバイナリセグメンテーションを出力するために,不整合画像とテキストプロンプトを初めて利用する新しい変更検出手法を提案する。 私たちのアーキテクチャは、多様な変更検出ユースケースをまたいだ柔軟な検出を可能にするだけでなく、確立したベンチマーク上での最先端のパフォーマンスも実現します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Detecting changes between images is a fundamental problem in computer vision with broad applications in situational awareness, infrastructure assessment, environment monitoring, and industrial automation. Existing supervised models are typically limited to detecting specific types of changes, necessitating retraining for new tasks. To address these limitations with a single approach, we propose a novel change detection method that is the first to utilize unaligned images and textual prompts to output a binary segmentation of changes relevant to user-provided text. Our architecture not only enables flexible detection across diverse change detection use cases, but also yields state-of-the art performance on established benchmarks. Additionally, we release an accompanying dataset comprising of 100,311 pairs of images with text prompts and the corresponding change detection labels. We demonstrate the effectiveness of our method both quantitatively and qualitatively on datasets with a wide variety of viewpoints in indoor, outdoor, street level, synthetic, and satellite images.
• Abstract（参考訳）: 画像間の変化を検出することは、状況認識、インフラアセスメント、環境モニタリング、産業自動化などの幅広い応用において、コンピュータビジョンの基本的な問題である。 既存の教師付きモデルは、通常、特定のタイプの変更を検出し、新しいタスクのために再トレーニングを必要とする。 このような制約を単一アプローチで解決するために、ユーザが提供するテキストに関連する変更のバイナリセグメンテーションを出力するために、不整合画像とテキストプロンプトを最初に利用する新しい変更検出手法を提案する。 私たちのアーキテクチャは、多様な変更検出ユースケースをまたいだ柔軟な検出を可能にするだけでなく、確立したベンチマーク上での最先端のパフォーマンスも実現します。 さらに、テキストプロンプトと対応する変更検出ラベルを備えた100,311枚の画像からなる付随データセットをリリースする。 室内, 屋外, 街路, 合成, 衛星画像の様々な視点のデータセットに対して, 定量的, 定性的に手法の有効性を実証した。

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