論文の概要: K-textures, a self supervised hard clustering deep learning algorithm
for satellite images segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08671v1
- Date: Wed, 18 May 2022 00:51:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-19 21:46:41.211509
- Title: K-textures, a self supervised hard clustering deep learning algorithm
for satellite images segmentation
- Title（参考訳）: 衛星画像セグメンテーションのための自己教師付きハードクラスタリングディープラーニングアルゴリズムK-textures
- Authors: Fabien H. Wagner, Ricardo Dalagnol, Alber H. S\'anchez, Mayumi C.M.
Hirye, Samuel Favrichon, Jake H. Lee, Steffen Mauceri, Yan Yang and Sassan
Saatchi
- Abstract要約: そこで本研究では4バンド画像(RGB-NIR)の自己教師付きセグメンテーションを行うk-texturesアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と勾配降下を用いた離散探索が実現可能であることを示す。
本手法は,衛星画像セグメンテーションのためのトレーニングサンプルの作成を容易にすることを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.266136669657824
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep learning self supervised algorithms that can segment an image in a fixed
number of hard labels such as the k-means algorithm and only relying only on
deep learning techniques are still lacking. Here, we introduce the k-textures
algorithm which provides self supervised segmentation of a 4-band image
(RGB-NIR) for a $k$ number of classes. An example of its application on high
resolution Planet satellite imagery is given. Our algorithm shows that discrete
search is feasible using convolutional neural networks (CNN) and gradient
descent. The model detects $k$ hard clustering classes represented in the model
as $k$ discrete binary masks and their associated $k$ independently generated
textures, that combined are a simulation of the original image. The similarity
loss is the mean squared error between the features of the original and the
simulated image, both extracted from the penultimate convolutional block of
Keras 'imagenet' pretrained VGG-16 model and a custom feature extractor made
with Planet data. The main advances of the k-textures model are: first, the $k$
discrete binary masks are obtained inside the model using gradient descent. The
model allows for the generation of discrete binary masks using a novel method
using a hard sigmoid activation function. Second, it provides hard clustering
classes -- each pixels has only one class. Finally, in comparison to k-means,
where each pixel is considered independently, here, contextual information is
also considered and each class is not associated only to a similar values in
the color channels but to a texture. Our approach is designed to ease the
production of training samples for satellite image segmentation. The model
codes and weights are available at https://doi.org/10.5281/zenodo.6359859
- Abstract（参考訳）: k-meansアルゴリズムのような固定数のハードラベルにイメージを分割し、ディープラーニング技術のみに依存するディープラーニング自己教師ありアルゴリズムはまだ不足している。
そこで本研究では、4バンド画像(RGB-NIR)の自己教師付きセグメンテーションを提供するk-texturesアルゴリズムを提案する。
高解像度のプラネタリー衛星画像への応用例があげられる。
本アルゴリズムは,畳み込みニューラルネットワーク(cnn)と勾配降下を用いて離散探索が実現可能であることを示す。
モデルは、モデルで表現されるハードクラスタリングクラスを$k$個別のバイナリマスクとして検出し、それに関連する$k$独立に生成されたテクスチャは、元のイメージのシミュレーションである。
類似性損失は、Keras 'imagenet' 事前訓練されたVGG-16モデルの最後尾の畳み込みブロックから抽出された原画像とシミュレーション画像の特徴との平均2乗誤差である。
k-texturesモデルの主な進歩は次のとおりである。
このモデルは、ハードシグモイドアクティベーション関数を用いた新しい手法を用いて、離散二元マスクの生成を可能にする。
第二に、ハードクラスタリングクラスを提供する -- 各ピクセルは1つのクラスしか持たない。
最後に、各画素が独立に考慮されているk平均と比較すると、文脈情報も考慮され、各クラスは色チャンネルの類似した値だけでなくテクスチャにも関連付けられている。
本手法は,衛星画像分割のためのトレーニングサンプルの作成を容易にする。
モデルコードとウェイトはhttps://doi.org/10.5281/zenodo.6359859で利用可能である。
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