論文の概要: Context-self contrastive pretraining for crop type semantic segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04310v1
• Date: Fri, 9 Apr 2021 11:29:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-12 17:45:37.524399
• Title: Context-self contrastive pretraining for crop type semantic segmentation
• Title（参考訳）: 作物型セマンティックセグメンテーションのための文脈自己コントラスト事前学習
• Authors: Michail Tarasiou, Riza Alp Guler, Stefanos Zafeiriou
• Abstract要約: 提案する文脈自己コントラスト損失(cscl)は、意味境界をポップアップさせる埋め込み空間を学習する。 衛星画像からの作物型セマンティックセマンティックセグメンテーションでは、パーセル境界における性能が重要なボトルネックとなる。 CSCLが課題の根本原因にどのように取り組むかを示し、その課題における最先端の性能を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.32800740616835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we propose a fully-supervised pretraining scheme based on contrastive learning particularly tailored to dense classification tasks. The proposed Context-Self Contrastive Loss (CSCL) learns an embedding space that makes semantic boundaries pop-up by use of a similarity metric between every location in an training sample and its local context. For crop type semantic segmentation from satellite images we find performance at parcel boundaries to be a critical bottleneck and explain how CSCL tackles the underlying cause of that problem, improving the state-of-the-art performance in this task. Additionally, using images from the Sentinel-2 (S2) satellite missions we compile the largest, to our knowledge, dataset of satellite image timeseries densely annotated by crop type and parcel identities, which we make publicly available together with the data generation pipeline. Using that data we find CSCL, even with minimal pretraining, to improve all respective baselines and present a process for semantic segmentation at super-resolution for obtaining crop classes at a more granular level. The proposed method is further validated on the task of semantic segmentation on 2D and 3D volumetric images showing consistent performance improvements upon competitive baselines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,特に密な分類タスクに適したコントラスト学習に基づく,教師付き事前学習方式を提案する。 提案するコンテキスト自己コントラスト損失(cscl)は、トレーニングサンプル内の各場所とそのローカルコンテキスト間の類似度メトリックを用いて意味境界をポップアップする埋め込み空間を学習する。 衛星画像からの作物型セマンティックセマンティックセグメンテーションでは、サテライト境界における性能が重要なボトルネックとなり、CSCLがその問題の根本原因に取り組む方法を説明し、このタスクにおける最先端のパフォーマンスを改善する。 さらに、Sentinel-2(S2)衛星ミッションの画像を用いて、我々の知る限り、作物のタイプとパーセルのアイデンティティによって高度にアノテートされた衛星画像のデータセットをコンパイルし、データ生成パイプラインと共に公開する。 このデータを用いて、CSCLは最小限の事前学習でも、すべてのベースラインを改善し、より粒度の細かい作物のクラスを得るための超解像でのセマンティックセグメンテーションのプロセスを示す。 提案手法は,2次元および3次元ボリューム画像における意味的セグメンテーションの課題に基づいて,競合ベースラインにおける一貫した性能向上を示す。

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