論文の概要: Contrastive Multiview Coding with Electro-optics for SAR Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00120v1
• Date: Tue, 31 Aug 2021 23:55:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-02 14:23:56.045341
• Title: Contrastive Multiview Coding with Electro-optics for SAR Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: sar意味セグメンテーションのための電気光学を用いたコントラストマルチビュー符号化
• Authors: Keumgang Cha, Junghoon Seo, Yeji Choi
• Abstract要約: SARセマンティックセグメンテーションのためのマルチモーダル表現学習を提案する。 従来の研究とは異なり,本手法ではEO画像,SAR画像,ラベルマスクを併用した。 いくつかの実験により,本手法はモデル性能,サンプル効率,収束速度において既存の手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6445605125467573
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In the training of deep learning models, how the model parameters are initialized greatly affects the model performance, sample efficiency, and convergence speed. Representation learning for model initialization has recently been actively studied in the remote sensing field. In particular, the appearance characteristics of the imagery obtained using the a synthetic aperture radar (SAR) sensor are quite different from those of general electro-optical (EO) images, and thus representation learning is even more important in remote sensing domain. Motivated from contrastive multiview coding, we propose multi-modal representation learning for SAR semantic segmentation. Unlike previous studies, our method jointly uses EO imagery, SAR imagery, and a label mask. Several experiments show that our approach is superior to the existing methods in model performance, sample efficiency, and convergence speed.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルのトレーニングでは、モデルパラメータの初期化がモデル性能、サンプル効率、収束速度に大きな影響を与える。 近年,モデル初期化のための表現学習がリモートセンシング分野で活発に研究されている。 特に、合成開口レーダ(SAR)センサを用いて得られた画像の外観特性は、一般的な電気光学(EO)画像とは大きく異なり、リモートセンシング領域では表現学習がさらに重要である。 対照的なマルチビュー符号化を動機とし,sar意味セグメンテーションのためのマルチモーダル表現学習を提案する。 従来の研究とは異なり,本手法ではEO画像,SAR画像,ラベルマスクを併用した。 いくつかの実験により,本手法はモデル性能,サンプル効率,収束速度において既存の手法よりも優れていることが示された。

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