要約
変化検出は、長期的な地球観測ミッションにとって重要なツールです。この手法は二時相画像を入力とし、「どこで」変化が起こったかを予測します。他の密集予測タスクとは異なり、変化検出において重要な考慮事項は二時相特徴量の相互作用です。この動機に基づき、本論文では新しい一般的な変化検出アーキテクチャであるMetaChangerを提案します。これは、特徴抽出器内に一連の交互作用層を含んでいます。MetaChangerの有効性を確認するために、単純な交互作用戦略である集約-分散（Aggregation-Distribution: AD）と「交換」に基づいて、2つの派生モデルChangerADとChangerExを提案します。ADはいくつかの複雑な交互作用方法から抽象化されたものであり、「交換」は二時相特徴量を交換する完全にパラメータおよび計算不要の操作です。さらに、二時相特徴量のより良い対応のために、フローダブルアライメント融合（Flow Dual-Alignment Fusion: FDAF）モジュールを提案します。このモジュールは、対応と特徴量融合のインタラクティブな実行を可能にします。特に、我々はChangerシリーズのモデルが異なるスケールの変化検出データセットで競争力のある性能を達成することを観察しました。また、提案したChangerADとChangerExは、将来のMetaChanger設計における基準ラインとして機能できると考えています。