論文の概要: Texture based Prototypical Network for Few-Shot Semantic Segmentation of
Forest Cover: Generalizing for Different Geographical Regions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15687v1
- Date: Tue, 29 Mar 2022 15:48:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-30 15:39:34.923420
- Title: Texture based Prototypical Network for Few-Shot Semantic Segmentation of
Forest Cover: Generalizing for Different Geographical Regions
- Title（参考訳）: テクスチャに基づく森林被覆のマイトショット意味セグメンテーションのための原型的ネットワーク:地理的地域別一般化
- Authors: Gokul P and Ujjwal Verma
- Abstract要約: 提案手法は,南アジアの熱帯林を同定し,中央ヨーロッパの温帯林を決定するために適応する。
1-way 1-shot) の森林群に対する0.62のIoUを提案手法を用いて取得し, 従来の少数ショットセマンティックセグメンテーション手法よりも有意に高い値(PANetは0.46)を示した。
- 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: Forest plays a vital role in reducing greenhouse gas emissions and mitigating
climate change besides maintaining the world's biodiversity. The existing
satellite-based forest monitoring system utilizes supervised learning
approaches that are limited to a particular region and depend on manually
annotated data to identify forest. This work envisages forest identification as
a few-shot semantic segmentation task to achieve generalization across
different geographical regions. The proposed few-shot segmentation approach
incorporates a texture attention module in the prototypical network to
highlight the texture features of the forest. Indeed, the forest exhibits a
characteristic texture different from other classes, such as road, water, etc.
In this work, the proposed approach is trained for identifying tropical forests
of South Asia and adapted to determine the temperate forest of Central Europe
with the help of a few (one image for 1-shot) manually annotated support images
of the temperate forest. An IoU of 0.62 for forest class (1-way 1-shot) was
obtained using the proposed method, which is significantly higher (0.46 for
PANet) than the existing few-shot semantic segmentation approach. This result
demonstrates that the proposed approach can generalize across geographical
regions for forest identification, creating an opportunity to develop a global
forest cover identification tool.
- Abstract（参考訳）: 森林は温室効果ガス排出量を削減し、世界の生物多様性を維持しながら気候変動を緩和する上で重要な役割を担っている。
既存の衛星ベースの森林モニタリングシステムは、特定の地域に限定され、手動で注釈付きデータに基づいて森林を特定する教師付き学習アプローチを利用している。
本研究は,森林識別をいくつかの意味的セグメンテーションタスクとして想定し,地理的に異なる領域にまたがる一般化を実現する。
提案手法では,原型ネットワークにテクスチャアテンションモジュールを組み込んで,森林のテクスチャの特徴を明らかにする。
実際、森林は道路、水など他の種とは異なる特徴的な食感を示す。
本研究は,南アジアの熱帯林を識別するために訓練され,温帯林を手作業で支援画像に付記した数枚の画像(1枚)の助けを借りて,中央ヨーロッパの温帯林を決定するように適応した。
1-way 1-shot) の森林群に対する0.62のIoUを提案手法を用いて取得し, 従来の少数ショットセマンティックセグメンテーション手法よりも有意に高い値(PANetは0.46)を示した。
この結果から,提案手法は森林識別のための地理的地域をまたいだ一般化が可能であり,グローバルな森林被覆識別ツールを開発する機会が得られた。
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