Scene Change Detection with Vision-Language Representation Learning
作者: Diwei Sheng, Vijayraj Gohil, Satyam Gaba, Zihan Liu, Giles Hamilton-Fletcher, John-Ross Rizzo, Yongqing Liang, Chen Feng
分类: cs.CV
发布日期: 2026-04-13
💡 一句话要点
提出LangSCD，利用视觉-语言表示学习进行场景变更检测，提升城市监控与导航能力。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 场景变更检测 视觉-语言模型 跨模态融合 语义理解 城市监控 自动驾驶 NYC-CD数据集
📋 核心要点
- 现有场景变更检测方法依赖低级视觉特征，难以应对复杂城市环境中的光照、季节和视角变化。
- LangSCD框架融合视觉和语言信息，利用视觉-语言模型生成场景变更描述，增强语义理解能力。
- 提出的NYC-CD数据集包含多类变更标注，实验证明LangSCD在多个街景基准上取得了SOTA性能。
📝 摘要（中文）
场景变更检测（SCD）对于城市监控和导航至关重要，但在现实环境中，由于光照变化、季节更替、视角差异和复杂的城市布局，仍然面临挑战。现有方法主要依赖于低级视觉特征，限制了它们在复杂的城市场景中准确识别已变更对象的能力。本文提出了一种用于场景变更检测的视觉-语言框架LangSCD，通过结合语言进行语义推理，克服了单模态的局限性。我们的方法引入了一个模块化的语言组件，利用视觉-语言模型（VLMs）生成场景变更的文本描述，并通过跨模态特征增强器将其与视觉特征融合。我们进一步引入了一个几何-语义匹配模块，通过强制语义一致性和空间完整性来细化预测的掩码。现有的真实场景变更检测基准仅提供二元变更标注，这不足以满足需要细粒度理解场景动态的下游应用。为了解决这个限制，我们引入了NYC-CD，这是一个大规模数据集，包含在纽约市收集的8,122个真实图像对，并通过半自动流程生成多类变更标注。在多个街景基准上的大量实验表明，我们的语言和匹配模块始终改进了现有的变更检测架构，实现了最先进的性能，并突出了将语言推理与视觉表示相结合以实现鲁棒场景变更检测的价值。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现实城市场景中，由于光照变化、季节更替、视角差异等因素导致的场景变更检测精度不高的问题。现有方法主要依赖于低级视觉特征，缺乏对场景语义信息的理解，难以区分细微的、语义上的变化。
核心思路：论文的核心思路是将视觉信息与语言信息相结合，利用视觉-语言模型（VLM）对场景变更进行语义描述，从而增强模型对场景变化的理解能力。通过融合视觉特征和语言特征，可以更准确地识别和定位场景中的变化。
技术框架：LangSCD框架主要包含以下几个模块：1) 视觉特征提取模块：提取图像的视觉特征。2) 语言组件：利用VLM生成场景变更的文本描述。3) 跨模态特征增强器：将视觉特征和语言特征进行融合。4) 几何-语义匹配模块：通过强制语义一致性和空间完整性来细化预测的变更掩码。整体流程是，首先提取图像的视觉特征，然后利用VLM生成场景变更的文本描述，接着通过跨模态特征增强器将视觉特征和语言特征进行融合，最后通过几何-语义匹配模块细化预测结果。
关键创新：论文的关键创新在于引入了语言信息进行场景变更检测，并提出了相应的跨模态融合和几何-语义匹配模块。与现有方法相比，LangSCD能够更好地理解场景的语义信息，从而更准确地检测到场景中的变化。此外，NYC-CD数据集的构建也为多类场景变更检测提供了新的基准。
关键设计：论文中，VLM的选择、跨模态特征融合的方式、几何-语义匹配模块的具体实现，以及NYC-CD数据集的标注流程等都是关键设计。例如，跨模态特征增强器可能采用了注意力机制来更好地融合视觉和语言特征。几何-语义匹配模块可能使用了条件随机场（CRF）等方法来保证语义一致性和空间完整性。NYC-CD数据集的标注流程采用了半自动的方式，以提高标注效率和质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LangSCD在多个街景基准上取得了最先进的性能。与现有方法相比，LangSCD能够更准确地检测到场景中的变化，尤其是在光照变化、季节更替等复杂情况下。语言模块和几何-语义匹配模块的引入，显著提升了场景变更检测的精度和鲁棒性。NYC-CD数据集的发布也为后续研究提供了有价值的资源。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于城市监控、自动驾驶、增强现实等领域。例如，在城市监控中，可以利用该技术自动检测违章建筑、道路损坏等情况。在自动驾驶中，可以帮助车辆更好地理解周围环境的变化，提高行驶安全性。在增强现实中，可以根据场景的变化动态调整虚拟内容，提升用户体验。
📄 摘要（原文）
Scene change detection (SCD) is crucial for urban monitoring and navigation but remains challenging in real-world environments due to lighting variations, seasonal shifts, viewpoint differences, and complex urban layouts. Existing methods rely primarily on low-level visual features, limiting their ability to accurately identify changed objects amid the visual complexity of urban scenes. In this paper, we propose LangSCD, a vision-language framework for scene change detection that overcomes this single-modal limitation by incorporating semantic reasoning through language. Our approach introduces a modular language component that leverages vision-language models (VLMs) to generate textual descriptions of scene changes, which are fused with visual features through a cross-modal feature enhancer. We further introduce a geometric-semantic matching module that refines the predicted masks by enforcing semantic consistency and spatial completeness. Existing real-world scene change detection benchmarks provide only binary change annotations, which are insufficient for downstream applications requiring fine-grained understanding of scene dynamics. To address this limitation, we introduce NYC-CD, a large-scale dataset of 8,122 real-world image pairs collected in New York City with multiclass change annotations generated through a semi-automatic pipeline. Extensive experiments across multiple street-view benchmarks demonstrate that our language and matching modules consistently improve existing change-detection architectures, achieving state-of-the-art performance and highlighting the value of integrating linguistic reasoning with visual representations for robust scene change detection.