Core Concepts
Diffusion Modelから抽出された特徴マップを操作することが重要である。
Abstract
変更検出はコンピュータビジョンの古典的なタスクであり、Diffusion Modelを使用して特徴抽出を行う方法に焦点を当てている。
DDPM-cdモデルは環境ノイズの影響を軽減し、変更領域を正確に識別する能力がある。
Denoising Diffusion Probabilistic Models(DDPMs)は画像処理タスクに広く適用されており、画像合成、画像ぼかし、セグメンテーションなどに成功裏に使用されている。
リモートセンシング内で拡散モデルの探索が不足しており、リモートセンシング変更検出への応用が可能性を秘めている。
Stats
DDPM-cdモデルはLEVIR-CDデータセットでF1スコア(90.18)とIoU(83.86)を達成した。
Quotes
"Our method focuses on manipulating the feature map extracted from the Diffusion Model to be more semantically useful."
"The augmentation of feature attention alone demonstrated a propitious impact on the LEVIR-CD dataset."