論文の概要: Activation Regression for Continuous Domain Generalization with Applications to Crop Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07030v1
• Date: Thu, 14 Apr 2022 15:41:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-15 16:49:23.338323
• Title: Activation Regression for Continuous Domain Generalization with Applications to Crop Classification
• Title（参考訳）: 連続ドメイン一般化のための活性化回帰と作物分類への応用
• Authors: Samar Khanna, Bram Wallace, Kavita Bala, Bharath Hariharan
• Abstract要約: 衛星画像の地理的変異は、機械学習モデルが新しい領域に一般化する能力に影響を与える。 中分解能ランドサット8衛星画像の地理的一般化を連続領域適応問題としてモデル化する。 我々は,アメリカ大陸全域に空間分布するデータセットを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.795866501365694
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Geographic variance in satellite imagery impacts the ability of machine learning models to generalise to new regions. In this paper, we model geographic generalisation in medium resolution Landsat-8 satellite imagery as a continuous domain adaptation problem, demonstrating how models generalise better with appropriate domain knowledge. We develop a dataset spatially distributed across the entire continental United States, providing macroscopic insight into the effects of geography on crop classification in multi-spectral and temporally distributed satellite imagery. Our method demonstrates improved generalisability from 1) passing geographically correlated climate variables along with the satellite data to a Transformer model and 2) regressing on the model features to reconstruct these domain variables. Combined, we provide a novel perspective on geographic generalisation in satellite imagery and a simple-yet-effective approach to leverage domain knowledge. Code is available at: \url{https://github.com/samar-khanna/cropmap}
• Abstract（参考訳）: 衛星画像の地理的ばらつきは、機械学習モデルが新しい領域に一般化する能力に影響する。 本稿では,高解像度ランドサット8衛星画像の地理的一般化を連続領域適応問題としてモデル化し,モデルが適切な領域知識でどのように一般化するかを示す。 我々は,アメリカ大陸全域に空間分布するデータセットを開発し,多スペクトル・時間分布衛星画像における地理が作物の分類に与える影響についてマクロ的な考察を行った。 本手法は汎用性の向上を実証する。 1)衛星データとともに地理的に相関した気候変数をトランスフォーマーモデルに渡す 2) これらのドメイン変数を再構築するためのモデル機能の変更。 衛星画像における地理的一般化の新たな視点と、ドメイン知識を活用するための単純かつ効果的なアプローチを提供する。 コードは \url{https://github.com/samar-khanna/cropmap} で入手できる。

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