論文の概要: Content-Induced Spatial-Spectral Aggregation Network for Change Detection in Remote Sensing Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.10328v1
• Date: Tue, 09 Jun 2026 02:23:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-10 15:40:58.269213
• Title: Content-Induced Spatial-Spectral Aggregation Network for Change Detection in Remote Sensing Images
• Title（参考訳）: リモートセンシング画像における変化検出のためのコンテンツ誘起空間スペクトル集約ネットワーク
• Authors: Yunlong Liu, Zekai Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,大域空間の詳細とスペクトル差情報を融合したコンテンツ誘導型空間スペクトル統合ネットワーク(CSI-Net)を提案する。 LEVIR-CD, WHU-CD, CLCDデータセットの実験結果から, 提案したCSI-Netは最先端の手法よりも優れた性能を示すことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.816799256409082
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The integration of spatial and spectral information is beneficial to the improvement of change detection performance. However, existing methods cannot efficiently suppress the influences of spatial and spectral differences in unchanged areas. To address these issues, in this paper we propose a content-guided spatial-spectral integration network (CSI-Net) for the fusion of global spatial details and spectral difference information. Specifically, the proposed CSI-Net is composed of a spatial reasoning (SR) module, a spectral difference (SD) module, and a content-guided integration (CGI) module. In the SR module, the spatial information is learned by cascaded graph convolution blocks for global modeling. The SD module is responsible for the extraction of spectral features, by calculating the means and variances of features to reduce the impact of spectral differences in unchanged regions. In addition, in order to integrate the spatial-spectral features efficiently, we design a CGI module to further take advantage of their complementary information. In this module, high-level content information is introduced as a guide for a proper interaction. Due to the efficient spatial-spectral fusion, the proposed CSI-Net can learn the changed features better while achieving a suppression of spectral differences. Experimental results on LEVIR-CD, WHU-CD, and CLCD datasets demonstrate that the proposed CSI-Net produces better performance compared to state-of-the-art methods, and is applicable to different scenarios
• Abstract（参考訳）: 空間情報とスペクトル情報の統合は、変化検出性能の向上に有用である。 しかし、既存の手法では、変化しない領域における空間差とスペクトル差の影響を効果的に抑えることはできない。 そこで本稿では,グローバル空間情報とスペクトル差情報の融合のためのコンテンツ誘導型空間スペクトル統合ネットワーク(CSI-Net)を提案する。 具体的には、空間推論(SR)モジュール、スペクトル差(SD)モジュール、コンテンツ誘導統合(CGI)モジュールからなる。 SRモジュールでは、空間情報は大域的モデリングのためのカスケードグラフ畳み込みブロックによって学習される。 SDモジュールは、変化しない領域におけるスペクトル差の影響を低減するために、特徴の手段と分散を計算することでスペクトル特徴の抽出を行う。 また,空間スペクトルの特徴を効率的に統合するために,CGIモジュールを設計し,それらの補完情報をさらに活用する。 このモジュールでは、適切なインタラクションのためのガイドとして、ハイレベルなコンテンツ情報が導入される。 効率的な空間-スペクトル融合により、提案したCSI-Netは、スペクトル差の抑制を達成しつつ、変化した特徴をよりよく学習することができる。 LEVIR-CD、WHU-CD、CLCDデータセットの実験結果から、提案したCSI-Netは最先端の手法よりも優れた性能を示し、異なるシナリオに適用可能であることが示された。

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