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.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
小刚完成签到,获得积分0
1秒前
1秒前
专注乌冬面完成签到,获得积分10
1秒前
隐形曼青应助小罗同学采纳,获得10
2秒前
研友_VZG7GZ应助李昕123采纳,获得10
2秒前
2秒前
2秒前
3秒前
bkagyin应助昏睡的炎彬采纳,获得10
3秒前
4秒前
Arven发布了新的文献求助10
5秒前
聪明文涛完成签到 ,获得积分10
5秒前
5秒前
NexusExplorer应助橙子采纳,获得10
7秒前
Arizaq发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
elephant51发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
8秒前
aa发布了新的文献求助30
8秒前
8秒前
9秒前
完美世界应助Dale采纳,获得10
9秒前
万能图书馆应助LinWu采纳,获得30
9秒前
9秒前
guaishou完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
11秒前
Arizaq完成签到,获得积分10
11秒前
小人物发布了新的文献求助10
12秒前
15秒前
英姑应助受伤幻桃采纳,获得10
15秒前
15秒前
英姑应助Dream123采纳,获得10
15秒前
16秒前
17秒前
17秒前
淡然柚子发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
wanci应助yana采纳,获得10
19秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 360
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3971395
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3516110
关于积分的说明 11180848
捐赠科研通 3251238
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795760
邀请新用户注册赠送积分活动 876012
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 805228