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/2502.13407v3
• Date: Sat, 17 May 2025 11:10:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 21:29:33.30985
• 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: リモートセンシング画像における変化検出は、地球観測において重要な役割を果たす。 5000枚の画像対からなる大規模サブメートルCDデータセットであるJL1-CDを紹介する。 我々は,O-P(Origin-Partition)戦略を新たに提案し,CD性能を高めるために,MTKD(Multi-Teacher Knowledge Distillation)フレームワークに統合する。
• 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: Change detection (CD) in remote sensing images plays a vital role in Earth observation. However, the scarcity of high-resolution, comprehensive open-source datasets and the difficulty in achieving robust performance across varying change types remain major challenges. To address these issues, we introduce JL1-CD, a large-scale, sub-meter CD dataset consisting of 5,000 image pairs. We further propose a novel Origin-Partition (O-P) strategy and integrate it into a Multi-Teacher Knowledge Distillation (MTKD) framework to enhance CD performance. The O-P strategy partitions the training set by Change Area Ratio (CAR) and trains specialized teacher models on each subset. The MTKD framework then distills complementary knowledge from these teachers into a single student model, enabling improved detection results across diverse CAR scenarios without additional inference cost. Our MTKD approach demonstrated strong performance in the 2024 "Jilin-1'' Cup challenge, ranking first in the preliminary and second in the final rounds. Extensive experiments on the JL1-CD and SYSU-CD datasets show that the MTKD framework consistently improves the performance of CD models with various network architectures and parameter sizes, establishing new state-of-the-art results. Code and dataset are available at https://anonymous.4open.science/r/MTKD-A-84B8.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像における変化検出(CD)は、地球観測において重要な役割を果たす。 しかし、高解像度で包括的なオープンソースデータセットの不足と、さまざまな変更タイプで堅牢なパフォーマンスを達成することの難しさは、大きな課題である。 これらの問題に対処するため,5,000枚の画像ペアからなる大規模サブメートルCDデータセットであるJL1-CDを導入する。 さらに,新たなO-P戦略を提案し,CD性能を高めるためのマルチTeacher Knowledge Distillation (MTKD) フレームワークに統合する。 O-P戦略は、チェンジエリア比(CAR)によって設定されたトレーニングを分割し、各サブセットで特別教師モデルを訓練する。 MTKDフレームワークは、これらの教師からの補完的な知識を単一の学生モデルに蒸留し、追加の推論コストなしで様々なCARシナリオにおける検出結果を改善する。 我々のMTKDアプローチは2024年の「Jilin-1'' Cup」チャレンジで強いパフォーマンスを示し、決勝ラウンドでは1位と2位にランクインした。 JL1-CDとSYSU-CDデータセットの大規模な実験により、MTKDフレームワークは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でCDモデルの性能を一貫して改善し、新しい最先端結果を確立した。 コードとデータセットはhttps://anonymous.4open.science/r/MTKD-A-84B8で公開されている。

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