論文の概要: Active Learning for Improved Semi-Supervised Semantic Segmentation in
Satellite Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07782v1
- Date: Fri, 15 Oct 2021 00:29:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-19 04:51:56.294315
- Title: Active Learning for Improved Semi-Supervised Semantic Segmentation in
Satellite Images
- Title（参考訳）: 衛星画像における半教師付きセマンティックセグメンテーションの改善のためのアクティブラーニング
- Authors: Shasvat Desai and Debasmita Ghose
- Abstract要約: 半教師付きテクニックは、ラベル付きサンプルの小さなセットから擬似ラベルを生成する。
そこで我々は,ラベル付きトレーニングデータの集合を高度に代表的に選択するために,アクティブな学習に基づくサンプリング戦略を提案する。
我々はmIoUの27%の改善を報告し、2%のラベル付きデータをアクティブラーニングサンプリング戦略を用いて報告した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Remote sensing data is crucial for applications ranging from monitoring
forest fires and deforestation to tracking urbanization. Most of these tasks
require dense pixel-level annotations for the model to parse visual information
from limited labeled data available for these satellite images. Due to the
dearth of high-quality labeled training data in this domain, there is a need to
focus on semi-supervised techniques. These techniques generate pseudo-labels
from a small set of labeled examples which are used to augment the labeled
training set. This makes it necessary to have a highly representative and
diverse labeled training set. Therefore, we propose to use an active
learning-based sampling strategy to select a highly representative set of
labeled training data. We demonstrate our proposed method's effectiveness on
two existing semantic segmentation datasets containing satellite images: UC
Merced Land Use Classification Dataset and DeepGlobe Land Cover Classification
Dataset. We report a 27% improvement in mIoU with as little as 2% labeled data
using active learning sampling strategies over randomly sampling the small set
of labeled training data.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシングデータは、森林火災の監視や森林破壊から都市化の追跡まで、アプリケーションにとって重要である。
これらのタスクのほとんどは、これらの衛星画像で利用可能な限定ラベルデータから視覚情報を解析するために、モデルに密集したピクセルレベルのアノテーションを必要とする。
このドメインにおける高品質なラベル付きトレーニングデータの不足のため、セミ教師付き技術に重点を置く必要がある。
これらのテクニックは、ラベル付きトレーニングセットの強化に使用されるラベル付きサンプルの小さなセットから擬似ラベルを生成する。
これにより、高度に代表的で多様なラベル付きトレーニングセットを持つ必要がある。
そこで本稿では,ラベル付きトレーニングデータの中から,アクティブな学習に基づくサンプリング手法を提案する。
衛星画像を含む2つの既存セマンティックセマンティックセマンティクスデータセット(UC Merced Land Use Classification Dataset)とDeepGlobe Land Cover Classification Dataset(DeepGlobe Land Cover Classification Dataset)に提案手法の有効性を示す。
本報告では,mIoUの27%の改善を,ラベル付きトレーニングデータの小さなセットをランダムにサンプリングする上で,アクティブラーニングサンプリング戦略を用いて,2%のラベル付きデータで報告する。
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