論文の概要: MergeSAM: Unsupervised change detection of remote sensing images based on the Segment Anything Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22675v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 13:37:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.236244
• Title: MergeSAM: Unsupervised change detection of remote sensing images based on the Segment Anything Model
• Title（参考訳）: MergeSAM:Segment Anything Modelに基づくリモートセンシング画像の教師なし変化検出
• Authors: Meiqi Hu, Lingzhi Lu, Chengxi Han, Xiaoping Liu,
• Abstract要約: 本稿では、高解像度リモートセンシング画像のための革新的な教師なし変更検出手法であるMergeSAMを紹介する。 MaskMatchingとMaskSplittingという2つの新しい戦略は、オブジェクト分割、マージ、その他の複雑な変更といった現実世界の複雑さに対処するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8184525163335525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recently, large foundation models trained on vast datasets have demonstrated exceptional capabilities in feature extraction and general feature representation. The ongoing advancements in deep learning-driven large models have shown great promise in accelerating unsupervised change detection methods, thereby enhancing the practical applicability of change detection technologies. Building on this progress, this paper introduces MergeSAM, an innovative unsupervised change detection method for high-resolution remote sensing imagery, based on the Segment Anything Model (SAM). Two novel strategies, MaskMatching and MaskSplitting, are designed to address real-world complexities such as object splitting, merging, and other intricate changes. The proposed method fully leverages SAM's object segmentation capabilities to construct multitemporal masks that capture complex changes, embedding the spatial structure of land cover into the change detection process.
• Abstract（参考訳）: 近年、膨大なデータセットに基づいてトレーニングされた大規模な基礎モデルは、特徴抽出と一般的な特徴表現において例外的な能力を示している。 ディープラーニング駆動型大規模モデルの継続的な進歩は、教師なしの変更検出手法を加速させ、変更検出技術の実用性を高めることに大きな期待を示している。 本稿では,Segment Anything Model (SAM) に基づく,高解像度リモートセンシング画像のための革新的な教師なし変更検出手法であるMergeSAMを紹介する。 MaskMatchingとMaskSplittingという2つの新しい戦略は、オブジェクト分割、マージ、その他の複雑な変更といった現実世界の複雑さに対処するように設計されている。 提案手法はSAMのオブジェクトセグメンテーション機能を完全に活用し,複雑な変化を捉えたマルチテンポラルマスクを構築し,土地被覆の空間構造を変化検出プロセスに埋め込む。

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