論文の概要: ViewDelta: Scaling Scene Change Detection through Text-Conditioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07612v3
• Date: Wed, 13 Aug 2025 16:49:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 16:17:42.070868
• Title: ViewDelta: Scaling Scene Change Detection through Text-Conditioning
• Title（参考訳）: ViewDelta: テキストコンディショニングによるシーン変更検出のスケーリング
• Authors: Subin Varghese, Joshua Gao, Vedhus Hoskere,
• Abstract要約: SCD(Scene Change Detection)の一般的なフレームワークを導入し、「関連性」と「疑問性」を区別する中核的な曖昧さに対処する。 テキスト条件付き変更検出フレームワークであるViewDeltaを提案し、関連する変更を定義するために自然言語プロンプトを使用する。 私たちのコードとデータセットはhttps://joshuakgao.io/viewdelta/.com/で公開されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a generalized framework for Scene Change Detection (SCD) that addresses the core ambiguity of distinguishing "relevant" from "nuisance" changes, enabling effective joint training of a single model across diverse domains and applications. Existing methods struggle to generalize due to differences in dataset labeling, where changes such as vegetation growth or lane marking alterations may be labeled as relevant in one dataset and irrelevant in another. To resolve this ambiguity, we propose ViewDelta, a text conditioned change detection framework that uses natural language prompts to define relevant changes precisely, such as a single attribute, a specific set of classes, or all observable differences. To facilitate training in this paradigm, we release the Conditional Change Segmentation dataset (CSeg), the first large-scale synthetic dataset for text conditioned SCD, consisting of over 500,000 image pairs with more than 300,000 unique textual prompts describing relevant changes. Experiments demonstrate that a single ViewDelta model trained jointly on CSeg, SYSU-CD, PSCD, VL-CMU-CD, and their unaligned variants achieves performance competitive with or superior to dataset specific models, highlighting text conditioning as a powerful approach for generalizable SCD. Our code and dataset are available at https://joshuakgao.github.io/viewdelta/.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数のドメインやアプリケーションにまたがる単一モデルの効果的な共同トレーニングを可能にする,SCD(Scene Change Detection)のための一般化されたフレームワークを提案する。 既存の手法では、データセットのラベル付けの違いによって一般化が困難であり、植生の成長やレーンマーキングの変更といった変更は、あるデータセットに関連があり、別のデータセットには関係のないものとしてラベル付けされる可能性がある。 この曖昧さを解決するために,自然言語プロンプトを用いたテキスト条件付き変更検出フレームワークであるViewDeltaを提案する。 このパラダイムのトレーニングを容易にするために,50万以上の画像ペアと30万以上のユニークなテキストプロンプトからなるテキストコンディショニングSCDのための,最初の大規模合成データセットであるConditional Change Segmentation dataset (CSeg) をリリースする。 実験により、CSeg、SYSU-CD、PSCD、VL-CMU-CDで共同で訓練された単一のViewDeltaモデルが、データセット固有のモデルと競合するか、優位に立つ性能を実現し、一般化可能なSCDの強力なアプローチとしてテキストコンディショニングを強調した。 私たちのコードとデータセットはhttps://joshuakgao.github.io/viewdelta/で公開されています。

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