論文の概要: UniRSCD: A Unified Novel Architectural Paradigm for Remote Sensing Change Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17930v1
• Date: Sat, 22 Nov 2025 06:05:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.520626
• Title: UniRSCD: A Unified Novel Architectural Paradigm for Remote Sensing Change Detection
• Title（参考訳）: UniRSCD: リモートセンシングによる変更検出のための統一されたアーキテクチャパラダイム
• Authors: Yuan Qu, Zhipeng Zhang, Chaojun Xu, Qiao Wan, Mengying Xie, Yuzeng Chen, Zhenqi Liu, Yanfei Zhong,
• Abstract要約: 変更検出タスクは、バイナリ変更、災害評価、SCD、BDAなど、出力の粒度が異なるものが存在する。 既存の方法は、異なるタスクをエンコードする際の情報損失を補う特別なデコーダを設計するために、かなりの知識を必要とする。 本論文では,UniCDと命名された汎用的な変更検出アーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.17269666665024
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, remote sensing change detection has garnered significant attention due to its critical role in resource monitoring and disaster assessment. Change detection tasks exist with different output granularities such as BCD, SCD, and BDA. However, existing methods require substantial expert knowledge to design specialized decoders that compensate for information loss during encoding across different tasks. This not only introduces uncertainty into the process of selecting optimal models for abrupt change scenarios (such as disaster outbreaks) but also limits the universality of these architectures. To address these challenges, this paper proposes a unified, general change detection framework named UniRSCD. Building upon a state space model backbone, we introduce a frequency change prompt generator as a unified encoder. The encoder dynamically scans bitemporal global context information while integrating high-frequency details with low-frequency holistic information, thereby eliminating the need for specialized decoders for feature compensation. Subsequently, the unified decoder and prediction head establish a shared representation space through hierarchical feature interaction and task-adaptive output mapping. This integrating various tasks such as binary change detection and semantic change detection into a unified architecture, thereby accommodating the differing output granularity requirements of distinct change detection tasks. Experimental results demonstrate that the proposed architecture can adapt to multiple change detection tasks and achieves leading performance on five datasets, including the binary change dataset LEVIR-CD, the semantic change dataset SECOND, and the building damage assessment dataset xBD.
• Abstract（参考訳）: 近年,資源モニタリングや災害評価において重要な役割を担っているため,リモートセンシングによる変化検出が注目されている。 変更検出タスクは、BCD、SCD、BDAといった出力の粒度が異なるものが存在する。 しかし、既存の手法では、異なるタスクをまたいだエンコーディング中に情報損失を補う特別なデコーダを設計するために、かなりの専門知識を必要とする。 これは、急激な変化シナリオ(災害発生など)の最適なモデルを選択するプロセスに不確実性をもたらすだけでなく、これらのアーキテクチャの普遍性を制限する。 これらの課題に対処するために,UniRSCDという統合された汎用的な変更検出フレームワークを提案する。 状態空間モデルバックボーン上に構築し、統一エンコーダとして周波数変化プロンプトジェネレータを導入する。 エンコーダは、高周波の詳細情報を低周波の全体情報と統合しながら、バイテンポラルなグローバルなコンテキスト情報を動的に走査し、特徴補償のための特別なデコーダを不要にする。 その後、統合デコーダと予測ヘッドは階層的特徴相互作用とタスク適応型出力マッピングにより共有表現空間を確立する。 これにより、バイナリ変更検出やセマンティック変更検出といったさまざまなタスクを統一アーキテクチャに統合し、異なる変更検出タスクの出力の粒度要件を調整できる。 実験結果から,提案アーキテクチャは複数の変更検出タスクに適応し,バイナリ変更データセットのLEVIR-CD,セマンティック変更データセットのSECOND,ビルディングダメージ評価データセットのxBDを含む5つのデータセット上での先行的なパフォーマンスを実現することができた。

関連論文リスト

• Wavelet-Guided Dual-Frequency Encoding for Remote Sensing Change Detection [67.84730634802204]
  リモートセンシング画像の変化検出は,自然災害監視,都市拡張追跡,インフラ管理など,さまざまな工学的応用において重要な役割を担っている。 既存のほとんどの手法は空間領域モデリングに依存しており、特徴表現の限られた多様性は微妙な変化領域の検出を妨げる。 本研究では、特にウェーブレット領域における周波数領域の特徴モデリングが周波数成分の微細な違いを増幅し、空間領域において捉えにくいエッジ変化の知覚を高めることを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-07T11:14:16Z)
• Information-Bottleneck Driven Binary Neural Network for Change Detection [53.866667209237434]
  Binarized Change Detection (BiCD) は、変更検出用に設計された最初のバイナリニューラルネットワーク(BNN)である。 Information Bottleneck (IB) の原則に基づく補助的目的を導入し,本質的な入力情報を保持するようにエンコーダを誘導する。 BiCDは、BNNベースの変更検出のための新しいベンチマークを確立し、この領域で最先端のパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-04T11:56:16Z)
• Spatial-Temporal-Spectral Unified Modeling for Remote Sensing Dense Prediction [20.1863553357121]
  リモートセンシングのための現在のディープラーニングアーキテクチャは、基本的に堅固である。 本稿では,統合モデリングのための空間時間スペクトル統一ネットワーク(STSUN)について紹介する。 STSUNは任意の空間サイズ、時間長、スペクトル帯域で入力および出力データに適応することができる。 様々な密集した予測タスクと多様な意味クラス予測を統一する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-18T07:39:17Z)
• DiGIT: Multi-Dilated Gated Encoder and Central-Adjacent Region Integrated Decoder for Temporal Action Detection Transformer [25.180317527112372]
  時間的動作検出のためのクエリベースの検出器の鍵となる制限は、もともと設計されたアーキテクチャのオブジェクト検出への直接適応から生じる。 時間的動作検出変換器(DiGIT)のための多次元ゲートエンコーダと中央隣接領域統合デコーダを提案する。 提案手法では,マルチスケールの変形可能なアテンションとフィードフォワードネットワークからなる既存のエンコーダを,マルチディイルゲートエンコーダに置き換える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-09T01:17:30Z)
• Show Me What and Where has Changed? Question Answering and Grounding for Remote Sensing Change Detection [82.65760006883248]
  我々は,CDQAG (Change Detection Question Answering and Grounding) という新しいタスクを導入する。 CDQAGは、解釈可能なテキスト回答と直感的な視覚的証拠を提供することで、従来の変更検出タスクを拡張している。 QAG-360Kと呼ばれる最初のCDQAGベンチマークデータセットを構築し、360K以上の質問、テキスト回答、およびそれに対応する高品質な視覚マスクを含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T11:20:13Z)
• EfficientCD: A New Strategy For Change Detection Based With Bi-temporal Layers Exchanged [3.3885253104046993]
  本稿では,リモートセンシング画像変化検出のためのEfficientCDという新しいディープラーニングフレームワークを提案する。 このフレームワークは機能抽出のバックボーンネットワークとしてEfficientNetを使用している。 EfficientCDは4つのリモートセンシングデータセットで実験的に検証されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T19:11:50Z)
• ChangeBind: A Hybrid Change Encoder for Remote Sensing Change Detection [16.62779899494721]
  変化検出(CD)は、異なる時刻スタンプで同じ地理的領域間の意味的変化を検出することを目的とした、リモートセンシング(RS)の基本課題である。 本稿では,バイテンポラルRS画像における意味変化をエンコードする,効果的なSiameseベースのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-26T17:47:14Z)
• Exchanging Dual Encoder-Decoder: A New Strategy for Change Detection with Semantic Guidance and Spatial Localization [10.059696915598392]
  セマンティックガイダンスと空間的ローカライゼーションを用いたバイナリ変更検出のための2つのエンコーダ・デコーダ構造を交換した新しい戦略を提案する。 この戦略に基づいてバイナリ変更検出モデルを構築し、それを6つのデータセット上で18の最先端の変更検出手法と比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-19T11:30:43Z)
• HCGMNET: A Hierarchical Change Guiding Map Network For Change Detection [32.23764287942984]
  我々は,変化検出のための階層的変化ガイドマップネットワーク(HCGMNet)を提案する。 このモデルは階層的畳み込み演算を用いてマルチスケールの特徴を抽出する。 提案したHCGMNetアーキテクチャは,既存の最先端(SOTA)CD手法よりも優れたCD性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-21T03:16:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。