論文の概要: SChanger: Change Detection from a Semantic Change and Spatial Consistency Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20734v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 17:15:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:20:11.473891
• Title: SChanger: Change Detection from a Semantic Change and Spatial Consistency Perspective
• Title（参考訳）: SChanger:意味的変化からの変化検出と空間的一貫性
• Authors: Ziyu Zhou, Keyan Hu, Yutian Fang, Xiaoping Rui,
• Abstract要約: 我々は,データ不足問題に対処するため,セマンティック・チェンジ・ネットワーク(SCN)と呼ばれる微調整戦略を開発した。 両画像間の変化位置は空間的に同一であり,空間的整合性(空間的整合性)の概念である。 これにより、マルチスケールな変更のモデリングが強化され、変更検出セマンティクスの基盤となる関係を捉えるのに役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6749750044497732
• License:
• Abstract: Change detection is a key task in Earth observation applications. Recently, deep learning methods have demonstrated strong performance and widespread application. However, change detection faces data scarcity due to the labor-intensive process of accurately aligning remote sensing images of the same area, which limits the performance of deep learning algorithms. To address the data scarcity issue, we develop a fine-tuning strategy called the Semantic Change Network (SCN). We initially pre-train the model on single-temporal supervised tasks to acquire prior knowledge of instance feature extraction. The model then employs a shared-weight Siamese architecture and extended Temporal Fusion Module (TFM) to preserve this prior knowledge and is fine-tuned on change detection tasks. The learned semantics for identifying all instances is changed to focus on identifying only the changes. Meanwhile, we observe that the locations of changes between the two images are spatially identical, a concept we refer to as spatial consistency. We introduce this inductive bias through an attention map that is generated by large-kernel convolutions and applied to the features from both time points. This enhances the modeling of multi-scale changes and helps capture underlying relationships in change detection semantics. We develop a binary change detection model utilizing these two strategies. The model is validated against state-of-the-art methods on six datasets, surpassing all benchmark methods and achieving F1 scores of 92.87%, 86.43%, 68.95%, 97.62%, 84.58%, and 93.20% on the LEVIR-CD, LEVIR-CD+, S2Looking, CDD, SYSU-CD, and WHU-CD datasets, respectively.
• Abstract（参考訳）: 変化検出は地球観測における重要な課題である。 近年,ディープラーニング手法は高い性能と広範に応用されている。 しかし、変化検出は、同じ領域のリモートセンシング画像を正確に調整する労働集約的なプロセスにより、データ不足に直面し、ディープラーニングアルゴリズムの性能が制限される。 データ不足問題に対処するため、セマンティック・チェンジ・ネットワーク(SCN)と呼ばれる微調整戦略を開発した。 我々は最初、インスタンス特徴抽出の事前知識を得るために、単一時間的教師付きタスクでモデルを事前訓練する。 モデルでは、共有軽量のシームズアーキテクチャと拡張テンポラルフュージョンモジュール(TFM)を使用して、この事前知識を保存し、変更検出タスクを微調整する。 すべてのインスタンスを特定するための学習されたセマンティクスは、変更のみを特定することに集中するように変更される。 一方,2つの画像間の変化位置は空間的に同一であり,空間的整合性(空間的整合性)という概念がある。 本稿では、この帰納バイアスを、大きなカーネルの畳み込みによって生成される注目マップを通して導入し、両時点の特徴に適用する。 これにより、マルチスケールな変更のモデリングが強化され、変更検出セマンティクスの基盤となる関係を捉えるのに役立ちます。 これら2つの戦略を用いたバイナリ変更検出モデルを構築した。 このモデルは6つのデータセットの最先端手法に対して検証され、全てのベンチマーク手法を上回り、それぞれ LEVIR-CD, LEVIR-CD+, S2Looking, CDD, SYSU-CD, WHU-CDデータセットで92.87%, 86.43%, 68.95%, 97.62%, 84.58%, 93.20% のスコアを得た。

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