A Comparative Study of U-Net Architectures for Change Detection in Satellite Images

要約

リモートセンシングの変化の検出は、地球の絶えず変化する風景を監視するために不可欠です。
U-Netアーキテクチャは、空間情報をキャプチャし、ピクセルごとの分類を実行する能力で人気を博しています。
ただし、リモートセンシングフィールドでのアプリケーションは、ほとんど説明されていません。
したがって、この論文は、34の論文の包括的な分析を実施することにより、ギャップを埋めます。
この研究では、18の異なるU-NETバリエーションの比較と分析を実施し、リモートセンシングの変化を検出する可能性を評価します。
この特定のアプリケーションのフレームワーク内の各変動の欠点とともに、両方の利点を評価します。
シャムの建築を利用するシャムSwin-u-netなど、変化検出のために明示的に構築されたバリエーションを強調しています。
分析は、異なる期間からデータを管理したり、長距離で関係を収集して、変化検出の精度を高めるなどの側面の重要性を強調しています。
この研究は、リモートセンシング変更検出タスクのためにU-Netバージョンを選択する研究者と実践者に貴重な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Remote sensing change detection is essential for monitoring the everchanging landscapes of the Earth. The U-Net architecture has gained popularity for its capability to capture spatial information and perform pixel-wise classification. However, their application in the Remote sensing field remains largely unexplored. Therefore, this paper fill the gap by conducting a comprehensive analysis of 34 papers. This study conducts a comparison and analysis of 18 different U-Net variations, assessing their potential for detecting changes in remote sensing. We evaluate both benefits along with drawbacks of each variation within the framework of this particular application. We emphasize variations that are explicitly built for change detection, such as Siamese Swin-U-Net, which utilizes a Siamese architecture. The analysis highlights the significance of aspects such as managing data from different time periods and collecting relationships over a long distance to enhance the precision of change detection. This study provides valuable insights for researchers and practitioners that choose U-Net versions for remote sensing change detection tasks.

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