연구진은 원격 센싱 이미지 변화 캡셔닝(RSICC)의 한계점을 극복하기 위해 계층적 의미 분리 네트워크(HiSem)를 제안했습니다.
HiSem은 BDAM 모듈을 통해 시간 간 상호작용을 강화하고, HASD 모듈을 통해 변화 유무 판단과 세부적인 변화 의미 모델링을 분리합니다.
WHU-CDC 데이터셋에서 기존 방법 대비 BLEU-4 점수가 +7.52% 향상되었으며, 이 접근 방식은 이종적인 시간 경과 장면의 의미를 구조적으로 이해하는 데 기여합니다.