論文の概要: Mask Approximation Net: A Novel Diffusion Model Approach for Remote Sensing Change Captioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19179v2
• Date: Sun, 16 Feb 2025 09:13:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:07:13.154830
• Title: Mask Approximation Net: A Novel Diffusion Model Approach for Remote Sensing Change Captioning
• Title（参考訳）: マスク近似ネット:リモートセンシング変化キャプションのための新しい拡散モデルアプローチ
• Authors: Dongwei Sun, Jing Yao, Changsheng Zhou, Xiangyong Cao, Pedram Ghamisi,
• Abstract要約: 本稿では,拡散モデルを用いたリモートセンシング画像変化検出と記述のための新しいアプローチを提案する。 高周波ノイズの管理によりモデル性能を向上させるために,周波数誘導型複素フィルタモジュールを導入する。 本稿では,リモートセンシングによる変化検出と記述のための提案手法の有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.88864190284027
• License:
• Abstract: Remote sensing image change description represents an innovative multimodal task within the realm of remote sensing processing. This task not only facilitates the detection of alterations in surface conditions, but also provides comprehensive descriptions of these changes, thereby improving human interpretability and interactivity.Generally, existing deep-learning-based methods predominantly utilized a three-stage framework that successively perform feature extraction, feature fusion, and localization from bitemporal images before text generation. However, this reliance often leads to an excessive focus on the design of specific network architectures and restricts the feature distributions to the dataset at hand, which in turn results in limited generalizability and robustness during application.To address these limitations, this paper proposes a novel approach for remote sensing image change detection and description that incorporates diffusion models, aiming to transition the emphasis of modeling paradigms from conventional feature learning to data distribution learning. The proposed method primarily includes a simple multi-scale change detection module, whose output features are subsequently refined by an well-designed diffusion model. Furthermore, we introduce a frequency-guided complex filter module to boost the model performance by managing high-frequency noise throughout the diffusion process. We validate the effectiveness of our proposed method across several datasets for remote sensing change detection and description, showcasing its superior performance compared to existing techniques. The code will be available at \href{https://github.com/sundongwei}{MaskApproxNet} after a possible publication.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像変化記述は、リモートセンシング処理の領域における革新的なマルチモーダルタスクを表す。 この課題は, 表面条件の変化の検出を容易にするだけでなく, これらの変化の包括的記述も提供し, 人間の解釈可能性や対話性の向上を図っている。 しかし,本論文では,従来の特徴学習からデータ分散学習へのモデルパラダイムの重点化をめざして,拡散モデルを用いたリモートセンシング画像変化検出と記述のための新しいアプローチを提案する。 提案手法は主に単純なマルチスケール変化検出モジュールを含んでおり、その出力特性はその後よく設計された拡散モデルによって洗練される。 さらに,拡散過程全体にわたって高周波ノイズを管理することでモデル性能を向上させるために,周波数誘導複合フィルタモジュールを導入する。 提案手法の有効性を,リモートセンシングによる変化検出と記述のための複数のデータセットで検証し,既存の手法と比較して優れた性能を示す。 コードは公開後、 \href{https://github.com/sundongwei}{MaskApproxNet}で入手できる。

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