In this paper, we present a lightweight and effective change detection model, called TinyCD. This model has been designed to be faster and smaller than current state-of-the-art change detection models due to industrial needs. Despite being from 13 to 140 times smaller than the compared change detection models, and exposing at least a third of the computational complexity, our model outperforms the current state-of-the-art models by at least $1\%$ on both F1 score and IoU on the LEVIR-CD dataset, and more than $8\%$ on the WHU-CD dataset. To reach these results, TinyCD uses a Siamese U-Net architecture exploiting low-level features in a globally temporal and locally spatial way. In addition, it adopts a new strategy to mix features in the space-time domain both to merge the embeddings obtained from the Siamese backbones, and, coupled with an MLP block, it forms a novel space-semantic attention mechanism, the Mix and Attention Mask Block (MAMB). Source code, models and results are available here: https://github.com/AndreaCodegoni/Tiny_model_4_CD


翻译:在本文中,我们展示了一种轻量和有效变化探测模型,称为“TinyCD”。这个模型的设计速度和小于目前最新的变化探测模型。由于工业需要,TyyyCD使用一个Siames U-Net结构,在全球时间和地方空间上利用低水平特征,尽管比变化探测模型小13至140倍,至少暴露了三分之一的计算复杂度,但我们的模型在LEVIR-CD数据集的F1分和IoU上至少用1美元比方1美元和IoU的当前最先进的模型,在LEVIR-CD数据集上和IOU上都比目前最先进的模型高出1美元,在WHU-CD数据集上则超过8美元。为了达到这些结果,TyyyyyCD使用了一个Siames U-Net结构,在全球时间和地方空间上利用了低水平特征。此外,我们采取了一项新的战略,将空间时空域的特征混合起来,将Siames骨架上的嵌合起来,并与MLP区块一起形成了一个新的空间-mantiaty关注机制,即Mix和注意面罩(MAMB).)。这里有源代码、模型和结果。这里有: http_gy_mode_Mode_Ander4。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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