Unsupervised Global Difference Modeling for Image Change Detection
Notice bibliographique
Résumé
In change detection, impact of non-intrinsic changes such as those caused by illumination, season, and viewing angle variances are common in practice but also a great challenge for change detection methods. In this paper, we propose a novel unsupervised image change detection method by modeling global difference information to deal with such non-intrinsic changes. Comparing global features can mitigate the impact of them due to the global consistency of them in the same scene at the same time. But global modeling for change detection also faces the challenges of feature learning with limited data and difficulty in generating pixel-wise changed regions. To overcome the challenges, firstly, we use a backbone network to capture the global features of bi-temporal images. Then an energy function is designed with a masked difference between the two features and a margin-aware constraint in order to align the global features and meanwhile maintain detail information. To train the network with only two images, we propose an adversarial learning method by introducing a generalization network that consecutively generates two images that can minimize the energy. Then a new loss function is derived to alternately train the feature learning network and generalization network. Secondly, after learning with bi-temporal images, it is also important to generate the pixel-wise changed regions. Then we design a difference mapping method that maps the changed regions from global difference. Experiments on different types of data by comparing with both supervised and unsupervised methods demonstrate the effectiveness of the proposed method
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».