要約
Open-CDを提示します。これは、関連するコンポーネントとモジュールと同様に、豊富な変更検出方法を含む変更検出ツールボックスです。
ツールボックスは、OpenMMLabツールキット、Pytorch Imageモデルなどの一連のオープンソースの一般的なビジョンタスクツールから始まりました。これは、多くの一般的な変更検出方法と現代のモジュールをカバーする統合プラットフォームに徐々に進化します。
トレーニングコードと推論コードが含まれるだけでなく、データ分析に役立つスクリプトも提供します。
このツールボックスは、最も完全な変更検出ツールボックスであると考えています。
このレポートでは、オープンCDのさまざまな機能、サポートされている方法、アプリケーションを紹介します。
さらに、さまざまな方法とコンポーネントに関するベンチマーク調査も実施しています。
ツールボックスとベンチマークは、既存の方法を再実装するための柔軟なツールキットを提供し、独自の新しい変更検出器を開発することにより、成長する研究コミュニティに役立つことを願っています。
コードとモデルはhttps://github.com/likyoo/open-cdで入手できます。
先駆的に、このレポートには、主に著者によって提供されたオープンCDでサポートされているアルゴリズムの簡単な説明も含まれています。
この分野の研究者がこのプロジェクトに参加し、協力してよりオープンなコミュニティを作成することを心からお勧めします。
このツールキットとレポートは更新されます。
要約(オリジナル)
We present Open-CD, a change detection toolbox that contains a rich set of change detection methods as well as related components and modules. The toolbox started from a series of open source general vision task tools, including OpenMMLab Toolkits, PyTorch Image Models, etc. It gradually evolves into a unified platform that covers many popular change detection methods and contemporary modules. It not only includes training and inference codes, but also provides some useful scripts for data analysis. We believe this toolbox is by far the most complete change detection toolbox. In this report, we introduce the various features, supported methods and applications of Open-CD. In addition, we also conduct a benchmarking study on different methods and components. We wish that the toolbox and benchmark could serve the growing research community by providing a flexible toolkit to reimplement existing methods and develop their own new change detectors. Code and models are available at https://github.com/likyoo/open-cd. Pioneeringly, this report also includes brief descriptions of the algorithms supported in Open-CD, mainly contributed by their authors. We sincerely encourage researchers in this field to participate in this project and work together to create a more open community. This toolkit and report will be kept updated.
arxiv情報
著者 | Kaiyu Li,Jiawei Jiang,Andrea Codegoni,Chengxi Han,Yupeng Deng,Keyan Chen,Zhuo Zheng,Hao Chen,Ziyuan Liu,Yuantao Gu,Zhengxia Zou,Zhenwei Shi,Sheng Fang,Deyu Meng,Zhi Wang,Xiangyong Cao |
発行日 | 2025-04-11 12:42:25+00:00 |
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