論文の概要: Learning to segment from misaligned and partial labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13180v1
• Date: Wed, 27 May 2020 06:02:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 09:33:23.194222
• Title: Learning to segment from misaligned and partial labels
• Title（参考訳）: ミスアライメントと部分ラベルからのセグメンテーションの学習
• Authors: Simone Fobi, Terence Conlon, Jayant Taneja, Vijay Modi
• Abstract要約: アーバン以外の多くの設定は、正確なセグメンテーションに必要な基盤構造を欠いている。 OpenStreetMaps (OSM)のようなオープンソースのインフラストラクチャアノテーションがこの問題を代表している。 本稿では,不整合アノテーションと欠落アノテーションを付与した画素画像分割を改良した,新規で一般化可能な2段階のフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To extract information at scale, researchers increasingly apply semantic segmentation techniques to remotely-sensed imagery. While fully-supervised learning enables accurate pixel-wise segmentation, compiling the exhaustive datasets required is often prohibitively expensive. As a result, many non-urban settings lack the ground-truth needed for accurate segmentation. Existing open source infrastructure data for these regions can be inexact and non-exhaustive. Open source infrastructure annotations like OpenStreetMaps (OSM) are representative of this issue: while OSM labels provide global insights to road and building footprints, noisy and partial annotations limit the performance of segmentation algorithms that learn from them. In this paper, we present a novel and generalizable two-stage framework that enables improved pixel-wise image segmentation given misaligned and missing annotations. First, we introduce the Alignment Correction Network to rectify incorrectly registered open source labels. Next, we demonstrate a segmentation model -- the Pointer Segmentation Network -- that uses corrected labels to predict infrastructure footprints despite missing annotations. We test sequential performance on the AIRS dataset, achieving a mean intersection-over-union score of 0.79; more importantly, model performance remains stable as we decrease the fraction of annotations present. We demonstrate the transferability of our method to lower quality data, by applying the Alignment Correction Network to OSM labels to correct building footprints; we also demonstrate the accuracy of the Pointer Segmentation Network in predicting cropland boundaries in California from medium resolution data. Overall, our methodology is robust for multiple applications with varied amounts of training data present, thus offering a method to extract reliable information from noisy, partial data.
• Abstract（参考訳）: 大規模に情報を抽出するため、研究者はリモートセンシング画像にセマンティックセグメンテーション技術を適用している。 完全な教師付き学習は正確なピクセル単位のセグメンテーションを可能にするが、必要な徹底的なデータセットのコンパイルは、しばしば非常に高価である。 その結果、多くの非都市環境は正確なセグメンテーションに必要な地平線を欠いている。 これらのリージョンの既存のオープンソースインフラストラクチャデータは、非現実的で、余分なものではない。 OpenStreetMaps (OSM)のようなオープンソースのインフラストラクチャアノテーションは、この問題を代表している: OSMラベルは、ロードやビルディングのフットプリントに対するグローバルな洞察を提供するが、ノイズや部分的なアノテーションは、それらから学ぶセグメンテーションアルゴリズムのパフォーマンスを制限する。 本稿では,不整合アノテーションと欠落アノテーションを併用した画素ワイド画像のセグメンテーションを改良した,新規で一般化可能な2段階フレームワークを提案する。 まず,不正に登録されたオープンソースラベルを訂正するためのアライメント補正ネットワークを提案する。 次に,アノテーションの欠如にもかかわらず,修正ラベルを使用してインフラストラクチャフットプリントを予測する,ポインタセグメンテーションネットワークと呼ばれるセグメンテーションモデルを示す。 我々はAIRSデータセット上で連続的な性能をテストし、平均交叉対合同スコア0.79を達成する。 本手法は,osmラベルにアライメント補正ネットワークを適用することで,品質データへの移動性を低下させるとともに,中分解能データからカリフォルニア州の農地境界予測におけるポインターセグメンテーションネットワークの精度を実証する。 全体として,本手法は,多量のトレーニングデータを有する複数のアプリケーションに対して頑健であり,ノイズの多い部分データから信頼できる情報を抽出する方法を提供する。

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