論文の概要: Addressing Annotation Imprecision for Tree Crown Delineation Using the RandCrowns Index

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.02186v1
• Date: Wed, 5 May 2021 16:57:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-06 12:45:02.184066
• Title: Addressing Annotation Imprecision for Tree Crown Delineation Using the RandCrowns Index
• Title（参考訳）: RandCrowns Index を用いた樹冠ディラインの表記精度の検討
• Authors: Dylan Stewart, Alina Zare, Sergio Marconi, Ben Weinstein, Ethan White, Sarah Graves, Stephanie Bohlman, Aditya Singh
• Abstract要約: 樹冠の配置は、森林、生態、管理のためのリモートセンシング画像から重要な情報を提供する。 現在の評価方法はアノテーションの不確実性を考慮していない。 これらの制限は、RandCrowns と呼ばれる弱ラベルの冠表示のために Rand インデックスの適応を使用して対処します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6144305160661228
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Supervised methods for object delineation in remote sensing require labeled ground-truth data. Gathering sufficient high quality ground-truth data is difficult, especially when the targets are of irregular shape or difficult to distinguish from the background or neighboring objects. Tree crown delineation provides key information from remote sensing images for forestry, ecology, and management. However, tree crowns in remote sensing imagery are often difficult to label and annotate due to irregular shape, overlapping canopies, shadowing, and indistinct edges. There are also multiple approaches to annotation in this field (e.g., rectangular boxes vs. convex polygons) that further contribute to annotation imprecision. However, current evaluation methods do not account for this uncertainty in annotations, and quantitative metrics for evaluation can vary across multiple annotators. We address these limitations using an adaptation of the Rand index for weakly-labeled crown delineation that we call RandCrowns. The RandCrowns metric reformulates the Rand index by adjusting the areas over which each term of the index is computed to account for uncertain and imprecise object delineation labels. Quantitative comparisons to the commonly used intersection over union (Jaccard similarity) method shows a decrease in the variance generated by differences among multiple annotators. Combined with qualitative examples, our results suggest that this RandCrowns metric is more robust for scoring target delineations in the presence of uncertainty and imprecision in annotations that are inherent to tree crown delineation. Although the focus of this paper is on evaluation of tree crown delineations, annotation imprecision is a challenge that is common across remote sensing of the environment (and many computer vision problems in general).
• Abstract（参考訳）: リモートセンシングにおけるオブジェクトのデライン化の監視方法は、ラベル付き地上データを必要とする。 特にターゲットが不規則な形状であったり、背景や隣り合う物体との区別が難しい場合、十分な高品質な地中データの収集は困難である。 樹冠の配置は、森林、生態、管理のためのリモートセンシング画像から重要な情報を提供する。 しかし、リモートセンシング画像の樹冠は、不規則な形状、重なり合う天蓋、影、不明瞭な縁のために、しばしばラベル付けや注釈付けが困難である。 この分野にはアノテーションに対する複数のアプローチ(例えば、矩形箱対凸多角形)があり、さらにアノテーションの精度に寄与する。 しかし、現在の評価手法ではこの不確実性は考慮されておらず、評価のための定量的指標は複数の注釈者によって異なる可能性がある。 我々はRandCrownsと呼ばれる弱いラベル付きクラウンデライン化に対してRandインデックスの適応を用いてこれらの制限に対処する。 RandCrownsメトリックは、インデックスの各項が計算される領域を調整し、不確実で不正確なオブジェクト記述ラベルを考慮し、Randインデックスを再構成する。 共役和の共通交叉法(jaccard similarity)との定量的比較は、複数のアノテーション間の差異によって生じる分散の低下を示している。 定性的な例と組み合わせて,このRandCrowns測度は,木冠起点に固有のアノテーションに不確実性や不正確性が存在する場合に,目的の起点を評価する上でより堅牢であることが示唆された。 本論文の焦点は樹冠の起伏を評価することにあるが、アノテーションの精度は環境のリモートセンシング(および多くのコンピュータビジョン問題)に共通する課題である。

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