A Survey of Sample-Efficient Deep Learning for Change Detection in Remote Sensing: Tasks, Strategies, and Challenges
A Survey of Sample-Efficient Deep Learning for Change Detection in Remote Sensing: Tasks, Strategies, and Challenges [46.6] 深層学習(DL)の急速な発展により,大量のリモートセンシング画像(RSI)上で,自動的かつ高精度かつ堅牢な変化検出(CD)が可能になった。 CD手法の進歩にもかかわらず、実際の文脈における実践的応用は、多様な入力データと応用コンテキストのために制限されている。 本稿では,様々なCDタスクに関する文献的手法と,サンプル限定シナリオでDLベースのCDメソッドをトレーニングおよびデプロイするための戦略とテクニックを要約する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 05 Feb 2025 02:36:09 GMT)
「this article summarizes the literature methods for different CD tasks and the available strategies and techniques to train and deploy DL-based CD methods in sample-limited scenarios.」というサーベイ（CD=Change Detection）