論文の概要: JL1-CD: A New Benchmark for Remote Sensing Change Detection and a Robust Multi-Teacher Knowledge Distillation Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13407v2
• Date: Fri, 18 Apr 2025 03:19:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-21 15:46:21.343643
• Title: JL1-CD: A New Benchmark for Remote Sensing Change Detection and a Robust Multi-Teacher Knowledge Distillation Framework
• Title（参考訳）: JL1-CD: リモートセンシング変更検出のための新しいベンチマークとロバストなマルチ教師知識蒸留フレームワーク
• Authors: Ziyuan Liu, Ruifei Zhu, Long Gao, Yuanxiu Zhou, Jingyu Ma, Yuantao Gu,
• Abstract要約: JL1-CDデータセットは5,000対の512 x 512ピクセルの画像で構成され、解像度は0.5から0.75メートルである。 この全包括的データセットは、建物、道路、硬化した表面、森林、草地、農地、水域、光電パネルを含む、幅広い人為的および自然の変化をカバーしている。 本稿では,O-P(Origin-Partition)戦略を利用してCD性能を向上させる,新しいマルチティーチンガー知識蒸留(MTKD)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.724366493919966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning has achieved significant success in the field of remote sensing image change detection (CD), yet two major challenges remain: the scarcity of sub-meter, comprehensive open-source CD datasets, and the difficulty of achieving consistent and satisfactory detection results across images with varying change areas. To address these issues, we introduce the JL1-CD dataset, which consists of 5,000 pairs of 512 x 512 pixel images with a resolution of 0.5 to 0.75 meters. This all-inclusive dataset covers a wide range of human-induced and natural changes, including buildings, roads, hardened surfaces, woodlands, grasslands, croplands, water bodies, and photovoltaic panels, among others. Additionally, we propose a novel multi-teacher knowledge distillation (MTKD) framework that leverages the Origin-Partition (O-P) strategy to enhance CD performance. In the O-P strategy, we partition the training data based on the Change Area Ratio (CAR) to train separate models for small, medium, and large CAR values, alleviating the learning burden on each model and improving their performance within their respective partitions. Building upon this, our MTKD framework distills knowledge from multiple teacher models trained on different CAR partitions into a single student model,enabling the student model to achieve superior detection results across diverse CAR scenarios without incurring additional computational or time overhead during the inference phase. Experimental results on the JL1-CD and SYSU-CD datasets demonstrate that the MTKD framework significantly improves the performance of CD models with various network architectures and parameter sizes, achieving new state-of-the-art results. The JL1-CD dataset and code are available at https://github.com/circleLZY/MTKD-CD.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は、リモートセンシング画像変化検出(CD)の分野で大きな成功を収めてきたが、サブメーターの不足、包括的なオープンソースCDデータセット、画像間の一貫性と満足度の高い検出結果の達成の難しさの2つの大きな課題が残っている。 これらの問題に対処するため、JL1-CDデータセットを導入し、512×512ピクセルの5000対の画像を0.5から0.75メートルの解像度で表示する。 この全包括的データセットは、建物、道路、硬化した表面、森林、草地、農地、水域、太陽光発電パネルなどを含む、幅広い人為的および自然の変化をカバーしている。 また,本研究では,O-P戦略を活用してCD性能を向上させるマルチティーチングナレッジ蒸留(MTKD)フレームワークを提案する。 O-P戦略では,CAR(Change Area Ratio)に基づくトレーニングデータを分割し,各モデルの学習負担を軽減し,各パーティション内での性能向上を図る。 これに基づいて、MTKDフレームワークは、異なるCARパーティションで訓練された複数の教師モデルから1つの学生モデルに知識を抽出し、推論フェーズ中に追加の計算や時間オーバーヘッドを発生させることなく、様々なCARシナリオにおいて優れた検出結果が得られるように学生モデルを誘導する。 JL1-CDとSYSU-CDデータセットの実験結果は、MTKDフレームワークが様々なネットワークアーキテクチャとパラメータサイズを持つCDモデルの性能を著しく向上し、新しい最先端結果が得られたことを示している。 JL1-CDデータセットとコードはhttps://github.com/circleLZY/MTKD-CDで入手できる。

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