Cristin-resultat-ID: 1896322
Sist endret: 31. januar 2022, 15:04
NVI-rapporteringsår: 2021
Resultat
Vitenskapelig artikkel
2021

Deep Image Translation With an Affinity-Based Change Prior for Unsupervised Multimodal Change Detection

Bidragsytere:
  • Luigi Tommaso Luppino
  • Michael Kampffmeyer
  • Filippo Maria Bianchi
  • Gabriele Moser
  • Sebastiano Bruno Serpico
  • Robert Jenssen
  • mfl.

Tidsskrift

IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
ISSN 0196-2892
e-ISSN 1558-0644
NVI-nivå 2

Om resultatet

Vitenskapelig artikkel
Publiseringsår: 2021
Publisert online: 2021
Volum: 60
Artikkelnummer: 470422
Open Access

Importkilder

Scopus-ID: 2-s2.0-85100923654

Beskrivelse Beskrivelse

Tittel

Deep Image Translation With an Affinity-Based Change Prior for Unsupervised Multimodal Change Detection

Sammendrag

Image translation with convolutional neural networks has recently been used as an approach to multimodal change detection. Existing approaches train the networks by exploiting supervised information of the change areas, which, however, is not always available. A main challenge in the unsupervised problem setting is to avoid that change pixels affect the learning of the translation function. We propose two new network architectures trained with loss functions weighted by priors that reduce the impact of change pixels on the learning objective. The change prior is derived in an unsupervised fashion from relational pixel information captured by domain-specific affinity matrices. Specifically, we use the vertex degrees associated with an absolute affinity difference matrix and demonstrate their utility in combination with cycle consistency and adversarial training. The proposed neural networks are compared with the state-of-the-art algorithms. Experiments conducted on three real data sets show the effectiveness of our methodology.

Bidragsytere

Luigi Tommaso Luppino

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for fysikk og teknologi ved UiT Norges arktiske universitet

Michael Christian Kampffmeyer

Bidragsyterens navn vises på dette resultatet som Michael Kampffmeyer
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for fysikk og teknologi ved UiT Norges arktiske universitet

Filippo Maria Bianchi

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for matematikk og statistikk ved UiT Norges arktiske universitet
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved NORCE Energi og teknologi ved NORCE Norwegian Research Centre AS

Gabriele Moser

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Università degli Studi di Genova

Sebastiano Bruno Serpico

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Università degli Studi di Genova
1 - 5 av 7 | Neste | Siste »