Single-Temporal Supervised Learning for Universal Remote Sensing Change Detection

变更检测 计算机科学 人工智能 模式识别(心理学) 模式检测 遥感 计算机视觉 地理
作者
Zhuo Zheng,Yanfei Zhong,Ailong Ma,Liangpei Zhang
出处
期刊:International Journal of Computer Vision [Springer Science+Business Media]
标识
DOI:10.1007/s11263-024-02141-4
摘要

Bitemporal supervised learning paradigm always dominates remote sensing change detection using numerous labeled bitemporal image pairs, especially for high spatial resolution (HSR) remote sensing imagery. However, it is very expensive and labor-intensive to label change regions in large-scale bitemporal HSR remote sensing image pairs. In this paper, we propose single-temporal supervised learning (STAR) for universal remote sensing change detection from a new perspective of exploiting changes between unpaired images as supervisory signals. STAR enables us to train a high-accuracy change detector only using unpaired labeled images and can generalize to real-world bitemporal image pairs. To demonstrate the flexibility and scalability of STAR, we design a simple yet unified change detector, termed ChangeStar2, capable of addressing binary change detection, object change detection, and semantic change detection in one architecture. ChangeStar2 achieves state-of-the-art performances on eight public remote sensing change detection datasets, covering above two supervised settings, multiple change types, multiple scenarios. The code is available at https://github.com/Z-Zheng/pytorch-change-models.
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