論文の概要: Weakly Supervised Semantic Segmentation of Remote Sensing Images for Tree Species Classification Based on Explanation Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07495v1
• Date: Wed, 19 Jan 2022 09:32:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-20 20:01:17.598426
• Title: Weakly Supervised Semantic Segmentation of Remote Sensing Images for Tree Species Classification Based on Explanation Methods
• Title（参考訳）: 説明法に基づく樹木分類のためのリモートセンシング画像の弱教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Steve Ahlswede, Nimisha Thekke-Madam, Christian Schulz, Birgit Kleinschmit, Beg\"um Demir
• Abstract要約: 画像レベルラベルのみを用いた弱教師付きセマンティックセグメンテーションにおける説明手法の有効性を検討する。 実験結果から, 解析手法は木種の同定に極めて有用であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2074552857379273
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The collection of a high number of pixel-based labeled training samples for tree species identification is time consuming and costly in operational forestry applications. To address this problem, in this paper we investigate the effectiveness of explanation methods for deep neural networks in performing weakly supervised semantic segmentation using only image-level labels. Specifically, we consider four methods:i) class activation maps (CAM); ii) gradient-based CAM; iii) pixel correlation module; and iv) self-enhancing maps (SEM). We compare these methods with each other using both quantitative and qualitative measures of their segmentation accuracy, as well as their computational requirements. Experimental results obtained on an aerial image archive show that:i) considered explanation techniques are highly relevant for the identification of tree species with weak supervision; and ii) the SEM outperforms the other considered methods. The code for this paper is publicly available at https://git.tu-berlin.de/rsim/rs_wsss.
• Abstract（参考訳）: 木種識別のための大量のピクセルベースのラベル付きトレーニングサンプルの収集は、運用林業への応用に時間と費用がかかる。 本稿では,画像レベルのラベルのみを用いて,弱い教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーションを行う際のディープニューラルネットワークの説明手法の有効性を検討する。 具体的には、以下の4つの方法を考える:i)クラスアクティベーションマップ(cam) 二 勾配に基づくCAM 三 画素相関モジュール、及び iv)自己啓発マップ(sem)。 我々はこれらの手法を,その分節精度の定量的および定性的な測定値と計算要求値を用いて比較する。 航空画像アーカイブで得られた実験結果から, 説明手法は, 監督の弱い樹木種の識別に極めて重要であることが明らかとなった。 ii) semは、他の検討方法に勝る。 この論文のコードはhttps://git.tu-berlin.de/rsim/rs_wsssで公開されている。

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