論文の概要: Evaluating Self and Semi-Supervised Methods for Remote Sensing Segmentation Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10079v1
• Date: Fri, 19 Nov 2021 07:41:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-22 16:16:20.137603
• Title: Evaluating Self and Semi-Supervised Methods for Remote Sensing Segmentation Tasks
• Title（参考訳）: リモートセンシングセグメンテーションタスクのための自己および半教師あり手法の評価
• Authors: Chaitanya Patel, Shashank Sharma, Varun Gulshan
• Abstract要約: 我々は、下流タスク性能を改善するためにラベルのないデータを活用する、最近の自己および半教師付きML技術を評価する。 これらの手法は、ラベルなし画像へのアクセスが容易で、真理ラベルの取得が高価である場合が多いため、リモートセンシングタスクには特に有用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7590051176368915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We perform a rigorous evaluation of recent self and semi-supervised ML techniques that leverage unlabeled data for improving downstream task performance, on three remote sensing tasks of riverbed segmentation, land cover mapping and flood mapping. These methods are especially valuable for remote sensing tasks since there is easy access to unlabeled imagery and getting ground truth labels can often be expensive. We quantify performance improvements one can expect on these remote sensing segmentation tasks when unlabeled imagery (outside of the labeled dataset) is made available for training. We also design experiments to test the effectiveness of these techniques when the test set has a domain shift relative to the training and validation sets.
• Abstract（参考訳）: 河床セグメンテーション,土地被覆マッピング,洪水マッピングの3つのリモートセンシングタスクにおいて,下流の作業性能を改善するためにラベルのないデータを活用する,最近の自己および半教師付きML手法の厳密な評価を行う。 これらの手法は、ラベルなし画像へのアクセスが容易で、真理ラベルの取得が高価である場合が多いため、リモートセンシングタスクには特に有用である。 これらのリモートセンシングセグメンテーションタスクにおいて、ラベル付きデータセット以外の)ラベルなし画像がトレーニングに利用できる場合に期待できるパフォーマンス改善を定量化する。 テストセットがトレーニングと検証セットに対してドメインシフトがある場合、これらのテクニックの有効性をテストする実験も設計する。

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