論文の概要: S2C: Learning Noise-Resistant Differences for Unsupervised Change Detection in Multimodal Remote Sensing Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12604v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 07:34:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:07:03.650847
• Title: S2C: Learning Noise-Resistant Differences for Unsupervised Change Detection in Multimodal Remote Sensing Images
• Title（参考訳）: S2C:マルチモーダルリモートセンシング画像における教師なし変化検出のためのノイズ抵抗差の学習
• Authors: Lei Ding, Xibing Zuo, Danfeng Hong, Haitao Guo, Jun Lu, Zhihui Gong, Lorenzo Bruzzone,
• Abstract要約: マルチモーダルリモートセンシング(RS)画像における非時間変化検出(UCD)は難しい課題である。 近年のVisual Foundation Models(VFM)とContrastive Learning(CL)方法論の進歩に触発されて,表現中の暗黙的な知識を変化に翻訳するCL方法論の開発を目指す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.75086641416994
• License:
• Abstract: Unsupervised Change Detection (UCD) in multimodal Remote Sensing (RS) images remains a difficult challenge due to the inherent spatio-temporal complexity within data, and the heterogeneity arising from different imaging sensors. Inspired by recent advancements in Visual Foundation Models (VFMs) and Contrastive Learning (CL) methodologies, this research aims to develop CL methodologies to translate implicit knowledge in VFM into change representations, thus eliminating the need for explicit supervision. To this end, we introduce a Semantic-to-Change (S2C) learning framework for UCD in both homogeneous and multimodal RS images. Differently from existing CL methodologies that typically focus on learning multi-temporal similarities, we introduce a novel triplet learning strategy that explicitly models temporal differences, which are crucial to the CD task. Furthermore, random spatial and spectral perturbations are introduced during the training to enhance robustness to temporal noise. In addition, a grid sparsity regularization is defined to suppress insignificant changes, and an IoU-matching algorithm is developed to refine the CD results. Experiments on four benchmark CD datasets demonstrate that the proposed S2C learning framework achieves significant improvements in accuracy, surpassing current state-of-the-art by over 31\%, 9\%, 23\%, and 15\%, respectively. It also demonstrates robustness and sample efficiency, suitable for training and adaptation of various Visual Foundation Models (VFMs) or backbone neural networks. The relevant code will be available at: github.com/DingLei14/S2C.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルリモートセンシング(RS)画像における教師なし変化検出(UCD)は、データ内の時空間的複雑さと、異なる画像センサから生じる異質性のため、依然として難しい課題である。 近年のVisual Foundation Models(VFM)とContrastive Learning(CL)方法論の進歩に触発されて,VFMにおける暗黙的な知識を変化表現に変換するCL方法論の開発を目標とし,明示的な監督の必要性を排除した。 この目的のために,同種画像とマルチモーダル画像の両方において,UCDのためのセマンティック・ト・チェンジ(S2C)学習フレームワークを導入する。 複数の時間的類似点の学習に重点を置いている既存のCL方法論とは違って,CDタスクに不可欠な時間差を明示的にモデル化する新しい三重項学習戦略を導入する。 さらに、時間雑音に対するロバスト性を高めるために、トレーニング中にランダムな空間摂動とスペクトル摂動を導入する。 さらに、重要な変化を抑制するために格子幅正規化を定義し、CD結果を洗練するためにIoUマッチングアルゴリズムを開発した。 4つのベンチマークCDデータセットを用いた実験により,提案したS2C学習フレームワークは,それぞれ31\%,9\%,23\%,15\%以上の精度向上を実現している。 また、様々なVisual Foundation Model(VFM)やバックボーンニューラルネットワークのトレーニングと適応に適した堅牢性とサンプル効率を示す。 関連するコードは、github.com/DingLei14/S2Cで入手できる。

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