論文の概要: Semantic Segmentation of Remote Sensing Images with Sparse Annotations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03492v1
- Date: Sun, 10 Jan 2021 07:21:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-08 08:22:50.429449
- Title: Semantic Segmentation of Remote Sensing Images with Sparse Annotations
- Title(参考訳): 疎アノテーションを用いたリモートセンシング画像のセマンティックセグメンテーション
- Authors: Yuansheng Hua, Diego Marcos, Lichao Mou, Xiao Xiang Zhu, Devis Tuia
- Abstract要約: 超高解像度画像のための畳み込みニューラルネットワーク(cnns)のトレーニングには、大量の高品質なピクセルレベルのアノテーションが必要である。
不完全アノテーションに基づく航空画像のセマンティックセグメンテーションのためのフレームワークを提案する。
教師付きタスクを教師なし学習信号で補完するFESTA(FEature and Spatial relational regulArization)法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 23.22039010678414
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Training Convolutional Neural Networks (CNNs) for very high resolution images
requires a large quantity of high-quality pixel-level annotations, which is
extremely labor- and time-consuming to produce. Moreover, professional photo
interpreters might have to be involved for guaranteeing the correctness of
annotations. To alleviate such a burden, we propose a framework for semantic
segmentation of aerial images based on incomplete annotations, where annotators
are asked to label a few pixels with easy-to-draw scribbles. To exploit these
sparse scribbled annotations, we propose the FEature and Spatial relaTional
regulArization (FESTA) method to complement the supervised task with an
unsupervised learning signal that accounts for neighbourhood structures both in
spatial and feature terms.
- Abstract(参考訳): 非常に高解像度な画像のために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練するには、大量の高品質のピクセルレベルのアノテーションが必要である。
さらに、プロのフォトインタープリタはアノテーションの正しさを保証するために関与する必要があるかもしれない。
このような負担を軽減するため,不完全アノテーションに基づく航空画像のセマンティックセグメンテーションのためのフレームワークを提案する。
本研究では,これらのスパース・スクリブルアノテーションを活用するために,空間的・特徴的両面の近傍構造を考慮した教師なし学習信号を用いて,教師付きタスクを補完するFESTA法を提案する。
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