論文の概要: Pixel-wise Distance Regression for Glacier Calving Front Detection and Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05715v1
• Date: Tue, 9 Mar 2021 20:58:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-12 15:18:20.313727
• Title: Pixel-wise Distance Regression for Glacier Calving Front Detection and Segmentation
• Title（参考訳）: 氷河のフロント検出とセグメンテーションのための画素間距離回帰
• Authors: Amirabbas Davari, Christoph Baller, Thorsten Seehaus, Matthias Braun, Andreas Maier, Vincent Christlein
• Abstract要約: 氷河の進化と現状をモニタリングするための深層学習手法が研究されている。 本研究では,セグメンテーション問題を画素方向回帰タスクに再構成することにより,カルビングフロントクラスと非カルビングフロントクラスとの間のクラス不均衡を軽減することを提案する。 畳み込みニューラルネットワークは、画像の各画素に対する氷河面の距離値を予測するために最適化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.64750171496838
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Glacier calving front position (CFP) is an important glaciological variable. Traditionally, delineating the CFPs has been carried out manually, which was subjective, tedious and expensive. Automating this process is crucial for continuously monitoring the evolution and status of glaciers. Recently, deep learning approaches have been investigated for this application. However, the current methods get challenged by a severe class-imbalance problem. In this work, we propose to mitigate the class-imbalance between the calving front class and the non-calving front class by reformulating the segmentation problem into a pixel-wise regression task. A Convolutional Neural Network gets optimized to predict the distance values to the glacier front for each pixel in the image. The resulting distance map localizes the CFP and is further post-processed to extract the calving front line. We propose three post-processing methods, one method based on statistical thresholding, a second method based on conditional random fields (CRF), and finally the use of a second U-Net. The experimental results confirm that our approach significantly outperforms the state-of-the-art methods and produces accurate delineation. The Second U-Net obtains the best performance results, resulting in an average improvement of about 21% dice coefficient enhancement.
• Abstract（参考訳）: 氷河崩壊前位置 (CFP) は重要な氷河学的な変数である。 伝統的に、CFPの記述は手動で行われており、主観的で退屈で高価でした。 このプロセスの自動化は、氷河の進化と現状を継続的に監視するために重要である。 近年,本手法の深層学習への応用が検討されている。 しかし、現在のメソッドは厳しいクラスアンバランスの問題に直面する。 本研究では,セグメンテーション問題を画素方向回帰タスクに再構成することにより,カルビングフロントクラスと非カルビングフロントクラスとの間のクラス不均衡を軽減することを提案する。 畳み込みニューラルネットワークは、画像の各画素に対する氷河面の距離値を予測するために最適化される。 得られた距離マップはCFPをローカライズし、さらに後処理して曲線の先頭線を抽出する。 本稿では,3つの後処理手法,統計しきい値に基づく1つの方法,条件付き乱数場(CRF)に基づく2番目の方法,そして最後に第2のU-Netを使用する方法を提案する。 実験の結果,本手法は最先端手法を著しく上回っており,正確なデライン化が得られていることがわかった。 第2のU-Netは最高の性能が得られるので、平均的な21%のダイス係数向上が得られる。

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