論文の概要: Object-Based Augmentation Improves Quality of Remote SensingSemantic
Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05516v1
- Date: Wed, 12 May 2021 08:54:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-13 12:23:28.808054
- Title: Object-Based Augmentation Improves Quality of Remote SensingSemantic
Segmentation
- Title（参考訳）: オブジェクトベースの拡張はリモートセンシングセマンティックセマンティックセグメンテーションの品質を改善する
- Authors: Svetlana Illarionova, Sergey Nesteruk, Dmitrii Shadrin, Vladimir
Ignatiev, Mariia Pukalchik, Ivan Oseledets
- Abstract要約: 本研究では,オブジェクトベース拡張の開発とテストに焦点をあてる。
本研究では,トレーニングサンプル数を大幅に増加させるジオリファレンス画像拡張のための新しいパイプラインを提案する。
提示されたパイプラインはオブジェクトベースの拡張(OBA)と呼ばれ、オブジェクトのセグメンテーションマスクを利用して新しい現実的なトレーニングシーンを生成します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Today deep convolutional neural networks (CNNs) push the limits for most
computer vision problems, define trends, and set state-of-the-art results. In
remote sensing tasks such as object detection and semantic segmentation, CNNs
reach the SotA performance. However, for precise performance, CNNs require much
high-quality training data. Rare objects and the variability of environmental
conditions strongly affect prediction stability and accuracy. To overcome these
data restrictions, it is common to consider various approaches including data
augmentation techniques. This study focuses on the development and testing of
object-based augmentation. The practical usefulness of the developed
augmentation technique is shown in the remote sensing domain, being one of the
most demanded ineffective augmentation techniques. We propose a novel pipeline
for georeferenced image augmentation that enables a significant increase in the
number of training samples. The presented pipeline is called object-based
augmentation (OBA) and exploits objects' segmentation masks to produce new
realistic training scenes using target objects and various label-free
backgrounds. We test the approach on the buildings segmentation dataset with
six different CNN architectures and show that the proposed method benefits for
all the tested models. We also show that further augmentation strategy
optimization can improve the results. The proposed method leads to the
meaningful improvement of U-Net model predictions from 0.78 to 0.83 F1-score.
- Abstract（参考訳）: 今日、ディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、ほとんどのコンピュータビジョン問題の限界を押し上げ、トレンドを定義し、最先端の結果を設定する。
オブジェクト検出やセマンティックセグメンテーションなどのリモートセンシングタスクでは、CNNはSotAのパフォーマンスに達する。
しかし、正確な性能を得るためには、CNNは高い品質のトレーニングデータを必要とする。
希少物体と環境条件の変動は予測安定性と精度に強く影響を及ぼす。
これらのデータ制限を克服するために、データ拡張技術を含む様々なアプローチを検討することが一般的である。
本研究では,オブジェクトベース拡張の開発とテストに焦点をあてる。
この手法の実用性はリモートセンシング領域で示され、最も要求された非効率的な拡張技術の一つである。
本研究では,トレーニングサンプル数を大幅に増加させるジオリファレンス画像拡張のための新しいパイプラインを提案する。
提示されたパイプラインはオブジェクトベースの拡張(OBA)と呼ばれ、オブジェクトのセグメンテーションマスクを利用して、ターゲットオブジェクトとさまざまなラベルのないバックグラウンドを使用して、新しいリアルなトレーニングシーンを生成する。
6つの異なるCNNアーキテクチャを用いたビルディングセグメンテーションデータセットのアプローチを検証し、提案手法が全テストモデルに有効であることを示す。
また,さらなる強化戦略の最適化により,結果が向上することを示す。
提案手法はU-Netモデル予測を0.78から0.83F1スコアに有意義に改善する。
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