面向灾害管理的原型导向无监督变化检测
计算机视觉与模式识别
2023-10-18 v2
摘要
气候变化导致洪水和旋风等自然灾害频发，这凸显了有效灾害监测的重要性。为此，遥感界已探索了变化检测方法。这些方法主要分为有监督技术和无监督技术：有监督技术结果精确但标注成本高，无监督技术无需标注但涉及复杂的超参数调优。为应对这些挑战，我们提出了一种名为面向灾害管理的原型导向无监督变化检测（PUCD）的新型无监督变化检测方法。PUCD通过基础模型比较灾前、灾后和原型导向变化合成图像的特征来捕获变化，并利用Segment Anything Model（SAM）优化结果。尽管PUCD是一种无监督变化检测，它不需要复杂的超参数调优。我们在LEVIR-Extension数据集和灾害数据集上评估了PUCD框架，并在LEVIR-Extension数据集上相比其他方法取得了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.2310.09759,
title = {Prototype-oriented Unsupervised Change Detection for Disaster Management},
author = {Youngtack Oh and Minseok Seo and Doyi Kim and Junghoon Seo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.09759},
year = {2023}
}
备注
4page, 2 figures