变化检测（Change Detection）
变化检测（Change Detection, CD）是一种识别从一个时间点到另一个时间点发生变化的区域的技术。这种方法在许多领域中都有应用，例如环境监测、城市扩展、灾害评估等。在遥感领域，变化检测技术常用于分析多时相（不同时间拍摄的）卫星或航空图像，以监测地表覆盖和地用途的变化。
在这篇内容简介中，作者提出了一种名为DiffMatch的变化检测技术。这是一种基于视觉语言模型（VLM）引导的半监督方法。核心思想是利用VLM生成伪变化标签，为未标记数据提供额外的监督信号。具体实现方法包括：
- 混合变化事件生成策略（CEG）：这是一种针对未标记CD数据生成伪标签的方法，解决了现有VLMs主要适用于单时相图像的局限。
- 双投影头：由于VLM生成的伪标签可能与一致性正则化范式产生的伪标签冲突，双投影头的设计旨在区分和利用这些不同的信号源。
- 辅助分割解码器：通过这些解码器显式地解耦双时相图像的语义表示，同时由VLM引导，进一步增强模型捕捉变化表示的能力。
- 特征级对比损失的度量感知监督：这是一种监督方法，用于增强模型的学习效果，通过比较特征级的差异来促进更精准的变化检测。
变化检测技术的意义广泛且深远，特别是在资源有限或难以获取实时数据的情况下。使用半监督和无监督的方法如DiffMatch能大幅度减少对大量手动标注数据的依赖，降低成本和工作量，同时提高处理大规模数据集的可行性和效率。此外，通过自动生成的伪标签和改进的模型结构，这些技术可以在较低的标注开销下实现更高的精度和更好的性能，对于实时或大范围的监测应用尤为关键。
论文作者：Kaiyu Li,Xiangyong Cao,Yupeng Deng,Deyu Meng
作者单位：Xi'an Jiaotong University;Chinese Academy of Sciences
论文链接：http://arxiv.org/abs/2405.04788v1
内容简介：
1）方向：变化检测（Change Detection）
2）应用：遥感图像变化检测
3）背景：现有的变化检测方法需要大量的像素级标注数据，而标注这些数据是一项费时费力且昂贵的工作，尤其是对于多时相图像而言。
4）方法：为了解决这一问题，作者提出了一种基于VLM引导的半监督CD方法，即DiffMatch。DiffMatch的核心思想是利用VLMs合成自由变化标签，为未标记数据提供额外的监督信号。为了解决当前大部分VLMs仅适用于单时相图像的问题，首先提出了基于VLM的混合变化事件生成策略（CEG），为未标记的CD数据生成伪标签。由于这些VLM驱动的伪标签提供的额外监督信号可能与一致性正则化范式（例如FixMatch）的伪标签冲突，因此提出了双投影头来解开不同信号源。此外，为了使模型更好地捕捉变化表示，还通过两个辅助分割解码器显式解耦了双时相图像的语义表示，并且这两个解码器也由VLM引导。最后，为了更充分地监督模型，引入了特征级对比损失的度量感知监督。
5）结果：大量实验证明了DiffMatch的优势。例如，DiffMatch在WHU-CD上将FixMatch基线的IoU提高了+5.3，在LEVIR-CD上提高了+2.4，而且仅使用5%的标签。此外，CEG策略在无监督的情况下，性能远远优于现有的无监督CD方法。
