論文の概要: Panoptic Segmentation Meets Remote Sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12126v1
- Date: Tue, 23 Nov 2021 19:48:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-25 15:03:30.223775
- Title: Panoptic Segmentation Meets Remote Sensing
- Title（参考訳）: リモートセンシングを実現するPanoptic Segmentation
- Authors: Osmar Luiz Ferreira de Carvalho, Osmar Ab\'ilio de Carvalho J\'unior,
Cristiano Rosa e Silva, Anesmar Olino de Albuquerque, Nickolas Castro
Santana, Dibio Leandro Borges, Roberto Arnaldo Trancoso Gomes, Renato Fontes
Guimar\~aes
- Abstract要約: パノプティックセグメンテーションは、インスタンスとセマンティック予測を組み合わせることで、"things"と"stuff"を同時に検出できる。
本研究の目的は,リモートセンシングにおける汎視的セグメンテーションの操作性の向上である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Panoptic segmentation combines instance and semantic predictions, allowing
the detection of "things" and "stuff" simultaneously. Effectively approaching
panoptic segmentation in remotely sensed data can be auspicious in many
challenging problems since it allows continuous mapping and specific target
counting. Several difficulties have prevented the growth of this task in remote
sensing: (a) most algorithms are designed for traditional images, (b) image
labelling must encompass "things" and "stuff" classes, and (c) the annotation
format is complex. Thus, aiming to solve and increase the operability of
panoptic segmentation in remote sensing, this study has five objectives: (1)
create a novel data preparation pipeline for panoptic segmentation, (2) propose
an annotation conversion software to generate panoptic annotations; (3) propose
a novel dataset on urban areas, (4) modify the Detectron2 for the task, and (5)
evaluate difficulties of this task in the urban setting. We used an aerial
image with a 0,24-meter spatial resolution considering 14 classes. Our pipeline
considers three image inputs, and the proposed software uses point shapefiles
for creating samples in the COCO format. Our study generated 3,400 samples with
512x512 pixel dimensions. We used the Panoptic-FPN with two backbones
(ResNet-50 and ResNet-101), and the model evaluation considered semantic
instance and panoptic metrics. We obtained 93.9, 47.7, and 64.9 for the mean
IoU, box AP, and PQ. Our study presents the first effective pipeline for
panoptic segmentation and an extensive database for other researchers to use
and deal with other data or related problems requiring a thorough scene
understanding.
- Abstract（参考訳）: パノプティックセグメンテーションは、インスタンスとセマンティック予測を組み合わせることで、"things"と"stuff"を同時に検出できる。
リモートセンシングされたデータのパノプティクスセグメンテーションに効果的にアプローチすることは、連続的なマッピングと特定のターゲットカウントを可能にするため、多くの困難な問題において注目に値する。
リモートセンシングにおけるこのタスクの成長にはいくつかの困難がある。
(a)ほとんどのアルゴリズムは従来の画像用に設計されている。
b) 画像ラベリングは、"things" と "stuff" のクラスを包含し、
(c) アノテーションフォーマットは複雑です。
そこで, 遠隔センシングにおけるパンオプティカルセグメンテーションの操作性の向上を目的として, 1) パンオプティカルセグメンテーションのための新しいデータ準備パイプラインの作成, (2) パンオプティカルアノテーションを生成するためのアノテーション変換ソフトウェアの提案, (3) 都市部における新しいデータセットの提案,(4) タスクのための検出子2の変更,(5) 都市環境におけるこの課題の難易度評価の5つの目的を明らかにした。
14クラスを想定した空間分解能0,24mの空中画像を用いた。
提案するソフトウェアはCOCOフォーマットのサンプルを作成するために点形状ファイルを使用する。
512×512ピクセルのサンプルを3,400個生成した。
我々は2つのバックボーン(ResNet-50とResNet-101)でPanoptic-FPNを使用し、セマンティック・インスタンスとパノプティック・メトリクスを考慮したモデル評価を行った。
平均iou,box ap,pqは93.9,47.7,64.9であった。
本研究は,パンオプティカルセグメンテーションにおける最初の効果的なパイプラインと,他の研究者が他のデータや関連する問題を徹底的に理解するための広範なデータベースを提案する。
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