論文の概要: SemI2I: Semantically Consistent Image-to-Image Translation for Domain Adaptation of Remote Sensing Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05925v2
• Date: Fri, 21 Feb 2020 09:21:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 05:07:16.920396
• Title: SemI2I: Semantically Consistent Image-to-Image Translation for Domain Adaptation of Remote Sensing Data
• Title（参考訳）: SemI2I:リモートセンシングデータの領域適応のための連続した画像間変換
• Authors: Onur Tasar, S L Happy, Yuliya Tarabalka, Pierre Alliez
• Abstract要約: 本稿では,新たなデータ拡張手法を提案する。 我々のセマンティックセグメンテーションフレームワークは、まず実際のトレーニングデータからU-netをトレーニングし、次に提案手法によって生成されたテストスタイル化された偽のトレーニングデータに微調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.577893526158495
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although convolutional neural networks have been proven to be an effective tool to generate high quality maps from remote sensing images, their performance significantly deteriorates when there exists a large domain shift between training and test data. To address this issue, we propose a new data augmentation approach that transfers the style of test data to training data using generative adversarial networks. Our semantic segmentation framework consists in first training a U-net from the real training data and then fine-tuning it on the test stylized fake training data generated by the proposed approach. Our experimental results prove that our framework outperforms the existing domain adaptation methods.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークは、リモートセンシング画像から高品質な地図を生成する効果的なツールであることが証明されているが、トレーニングデータとテストデータの間に大きな領域シフトがある場合、その性能は著しく低下する。 この問題に対処するために,テストデータのスタイルを生成型adversarial networkを用いたトレーニングデータに転送する新しいデータ拡張手法を提案する。 我々のセマンティックセグメンテーションフレームワークは、まず実際のトレーニングデータからU-netをトレーニングし、次に提案手法によって生成されたテストスタイル化された偽のトレーニングデータに微調整する。 実験の結果,既存のドメイン適応手法よりも優れたフレームワークが得られた。

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