論文の概要: PeftCD: Leveraging Vision Foundation Models with Parameter-Efficient Fine-Tuning for Remote Sensing Change Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09572v1
- Date: Thu, 11 Sep 2025 16:08:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-12 16:52:24.460015
- Title: PeftCD: Leveraging Vision Foundation Models with Parameter-Efficient Fine-Tuning for Remote Sensing Change Detection
- Title（参考訳）: PeftCD:リモートセンシング変化検出のためのパラメータ効率の良いファインチューニングを用いた視覚基礎モデルの活用
- Abstract要約: PeftCDはVision Foundation Models上に構築された変更検出フレームワークである。
重量共有エンコーダはVFMから派生したもので、LoRAとAdapterモジュールはシームレスに統合される。
複数の公開データセットにまたがって最先端のパフォーマンスを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.241842285556134
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To tackle the prevalence of pseudo changes, the scarcity of labeled samples, and the difficulty of cross-domain generalization in multi-temporal and multi-source remote sensing imagery, we propose PeftCD, a change detection framework built upon Vision Foundation Models (VFMs) with Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT). At its core, PeftCD employs a weight-sharing Siamese encoder derived from a VFM, into which LoRA and Adapter modules are seamlessly integrated. This design enables highly efficient task adaptation by training only a minimal set of additional parameters. To fully unlock the potential of VFMs, we investigate two leading backbones: the Segment Anything Model v2 (SAM2), renowned for its strong segmentation priors, and DINOv3, a state-of-the-art self-supervised representation learner. The framework is complemented by a deliberately lightweight decoder, ensuring the focus remains on the powerful feature representations from the backbones. Extensive experiments demonstrate that PeftCD achieves state-of-the-art performance across multiple public datasets, including SYSU-CD (IoU 73.81%), WHUCD (92.05%), MSRSCD (64.07%), MLCD (76.89%), CDD (97.01%), S2Looking (52.25%) and LEVIR-CD (85.62%), with notably precise boundary delineation and strong suppression of pseudo-changes. In summary, PeftCD presents an optimal balance of accuracy, efficiency, and generalization. It offers a powerful and scalable paradigm for adapting large-scale VFMs to real-world remote sensing change detection applications. The code and pretrained models will be released at https://github.com/dyzy41/PeftCD.
- Abstract（参考訳）: 擬似的変化の頻度,ラベル付きサンプルの不足,マルチ時間・マルチソースリモートセンシング画像におけるクロスドメイン一般化の難しさに対処するために,パラメータ効率の良いファインタニング(PEFT)を用いたビジョンファウンデーションモデル(VFM)に基づく変化検出フレームワークであるPeftCDを提案する。
PeftCDのコアとなるのは、VFMから派生した重量共有のSiameseエンコーダで、LoRAとAdapterモジュールはシームレスに統合されている。
この設計により、最小限の追加パラメータのみをトレーニングすることで、タスク適応を効率的に行うことができる。
VFMの可能性をフルに解き放つために、Segment Anything Model v2 (SAM2) と最先端の自己教師型表現学習者 DINOv3 の2つの主要なバックボーンについて検討する。
フレームワークは意図的に軽量なデコーダによって補完され、バックボーンの強力な機能表現に焦点が当てられている。
SYSU-CD (IoU 73.81%)、WHUCD (92.05%)、MSRSCD (64.07%)、MLCD (76.89%)、CDD (97.01%)、S2Looking (52.25%)、LEVIR-CD (85.62%)など、複数の公開データセットで最先端のパフォーマンスが達成されている。
まとめると、PeftCDは精度、効率、一般化の最適なバランスを示す。
大規模なVFMを現実世界のリモートセンシング変更検出アプリケーションに適用するための、強力でスケーラブルなパラダイムを提供する。
コードと事前訓練されたモデルはhttps://github.com/dyzy41/PeftCDでリリースされる。
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