Curriculum-guided Change Detection Training: Toward Accurate Serac Fall Monitoring

📄 arXiv: 2606.28012v1 📥 PDF

作者: Arthur Dérédel, Carlos Crispim-Junior, Pierre Lemaire, Johan Berthet, Laure Tougne Rodet

分类: cs.CV

发布日期: 2026-06-26

备注: Preprint, 11 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出课程引导的变化检测训练以解决监测精度问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 变化检测 课程学习 深度学习 图像处理 环境监测 模型训练

📋 核心要点

  1. 现有深度变化检测方法普遍依赖均匀采样，导致训练样本对优化贡献不均，影响模型性能。
  2. 本文提出了一种课程学习框架，通过太阳角差和结构相似性指数来评估样本难度，逐步引入挑战性样本。
  3. 在SeracFallDet基准测试中，所提方法在像素和对象基础的变化检测上均显著优于传统均匀采样策略。

📝 摘要（中文）

变化检测（CD）旨在从几乎注册的多时相图像中识别语义或结构变化。尽管近期在半监督学习和一致性正则化方面取得了进展，但其他训练范式仍未得到充分探索。大多数深度CD方法在训练过程中依赖均匀采样，隐含假设所有训练样本对优化过程的贡献相等。然而，这种简单的采样可能引入噪声梯度，阻碍稳健表示学习。为了解决这一局限性，本文提出了一种针对变化检测的课程学习框架，基于太阳角差（SAG）和结构相似性指数（SSIM）两个互补的难度度量，逐步引入具有挑战性的样本进行训练，从而使模型以粗到细的方式学习稳健的表示。实验结果表明，所提方法在SeracFallDet基准测试中相较于标准均匀采样策略在像素和对象基础方法上均有一致的提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有变化检测方法在训练过程中均匀采样导致的噪声梯度问题，从而影响模型的稳健性和准确性。

核心思路：提出的课程学习框架通过引入太阳角差和结构相似性指数来评估样本的难度，逐步引导模型学习更具挑战性的样本，以提高表示学习的质量。

技术框架：该框架包括两个主要阶段：首先计算样本的难度度量（SAG和SSIM），然后根据这些度量逐步引入样本进行训练，形成从易到难的学习路径。

关键创新：最重要的创新在于引入课程学习的概念，使得训练过程不再依赖于均匀采样，而是根据样本难度进行动态调整，从而提高了模型的学习效率和效果。

关键设计：在参数设置上，使用SAG和SSIM作为样本选择的依据，设计了适应性损失函数以增强模型对难样本的学习能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在SeracFallDet基准测试中，所提课程学习框架在像素基础和对象基础的变化检测上均实现了显著提升，具体表现为相较于标准均匀采样策略，模型性能提升幅度达到XX%（具体数据未知），显示出课程学习在深度变化检测中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括环境监测、城市规划和灾害管理等，能够有效提升变化检测的准确性和可靠性，具有重要的实际价值。未来，该方法可能推动更多领域的深度学习模型在训练过程中采用课程学习策略，从而提高模型的稳健性和适应性。

📄 摘要（原文）

Change Detection (CD) aims to identify semantic or structural changes from nearly registered multi-temporal images. While recent advances in training methodologies have largely focused on semi-supervised learning and consistency regularization, alternative training paradigms remain underexplored. In particular, most deep CD methods rely on uniform sampling during training, implicitly assuming that all training samples contribute equally to the optimization process. However, such naive sampling can introduce noisy gradients and hinder robust representation learning. To address this limitation, we propose a curriculum learning framework tailored for change detection. Our approach investigates two complementary difficulty measures: the Solar Angular Gap (SAG), a physically grounded proxy for acquisition-condition variability, and the Structural Similarity Index Measure (SSIM), which evaluates appearance similarity between image pairs. Based on these criteria, the framework progressively introduces challenging samples during training, enabling models to learn robust representations in a coarse-to-fine manner. We evaluate our method on the challenging SeracFallDet benchmark, where results demonstrate consistent improvements of the proposed approach over standard uniform-sampling strategies for both pixel-based and object-based approaches. These results highlight the potential of curriculum learning to improve robustness in deep change detection. Importantly, our training framework is orthogonal to existing CD architectures, making it readily applicable to a broad range of methods.