초록
본 논문에서는 코레지스터된 이미지 쌍을 사용하여 변화 검출을 수행하는 세 가지 완전 합성곱 신경망(Fully Convolutional Neural Network, FCN) 구조를 제시합니다. 특히, 현재 문제에 대한 휴리스틱(heuristics)을 활용한 두 가지 시아메즈(Siamese) 확장 모델을 제안하여, RGB 및 다중 스펙트럼(multispectral) 이미지를 사용한 두 개의 오픈 변화 검출 데이터셋에서 최상의 결과를 얻었습니다. 본 연구는 주석이 달린 변화 검출 이미지를 사용하여 처음부터 학습할 수 있음을 보여줍니다. 제안된 구조들은 기존 방법보다 더 우수한 성능을 발휘하며, 관련 시스템들보다 최소 500배 이상 빠른 처리 속도를 나타냅니다. 이 작업은 Copernicus나 Landsat과 같은 대규모 지구 관측 시스템으로부터 수집되는 데이터의 효율적인 처리를 위한 한 걸음입니다.