論文の概要: Clustering augmented Self-Supervised Learning: Anapplication to Land Cover Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07323v1
• Date: Mon, 16 Aug 2021 19:35:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-19 01:18:06.020209
• Title: Clustering augmented Self-Supervised Learning: Anapplication to Land Cover Mapping
• Title（参考訳）: 自己監督型学習のクラスタ化:土地被覆マッピングへの適用
• Authors: Rahul Ghosh, Xiaowei Jia, Chenxi Lin, Zhenong Jin, Vipin Kumar
• Abstract要約: 本稿では,自己教師型学習のためのクラスタリングに基づくプレテキストタスクを用いて,土地被覆マッピングの新しい手法を提案する。 社会的に関係のある2つのアプリケーションに対して,本手法の有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.720852987343896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Collecting large annotated datasets in Remote Sensing is often expensive and thus can become a major obstacle for training advanced machine learning models. Common techniques of addressing this issue, based on the underlying idea of pre-training the Deep Neural Networks (DNN) on freely available large datasets, cannot be used for Remote Sensing due to the unavailability of such large-scale labeled datasets and the heterogeneity of data sources caused by the varying spatial and spectral resolution of different sensors. Self-supervised learning is an alternative approach that learns feature representation from unlabeled images without using any human annotations. In this paper, we introduce a new method for land cover mapping by using a clustering based pretext task for self-supervised learning. We demonstrate the effectiveness of the method on two societally relevant applications from the aspect of segmentation performance, discriminative feature representation learning and the underlying cluster structure. We also show the effectiveness of the active sampling using the clusters obtained from our method in improving the mapping accuracy given a limited budget of annotating.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシングで大規模なアノテートデータセットを収集することは、しばしばコストがかかるため、高度な機械学習モデルをトレーニングする上で大きな障害になる可能性がある。 この問題に対処する一般的なテクニックは、自由に利用可能な大規模データセット上でDeep Neural Networks(DNN)を事前トレーニングするという考え方に基づいており、このような大規模ラベル付きデータセットが利用できないことと、異なるセンサーの空間的およびスペクトル的解像度の変化に起因するデータソースの不均一性のためにリモートセンシングには使用できない。 自己教師付き学習は、人間のアノテーションを使わずにラベルのない画像から特徴表現を学習する代替手法である。 本稿では,自己教師型学習のためのクラスタリングに基づくプレテキストタスクを用いて,土地被覆マッピングの新しい手法を提案する。 本手法は,セグメンテーション性能,識別的特徴表現学習,基盤となるクラスタ構造の観点から,社会に関係のある2つのアプリケーションに対して有効であることを示す。 また,アノテート予算が限定された場合のマッピング精度を向上させるため,本手法から得られたクラスタを用いたアクティブサンプリングの有効性を示した。

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