論文の概要: Transformer-based Flood Scene Segmentation for Developing Countries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04218v1
• Date: Sun, 9 Oct 2022 10:29:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 15:33:47.365797
• Title: Transformer-based Flood Scene Segmentation for Developing Countries
• Title（参考訳）: 発展途上国における変圧器型洪水シーンセグメンテーション
• Authors: Ahan M R, Roshan Roy, Shreyas Sunil Kulkarni, Vaibhav Soni, Ashish Chittora
• Abstract要約: 洪水は大規模な自然災害であり、しばしば大量の死者、大規模な材料被害、経済的混乱を引き起こす。 早期警戒システム(EWS)は洪水を予測するための水位やその他の要因を常に評価し、被害を最小限に抑える。 FloodTransformerは、災害現場の空中画像から浸水した領域を検出し、セグメンテーションする最初のビジュアルトランスフォーマーベースのモデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7499351967216341
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Floods are large-scale natural disasters that often induce a massive number of deaths, extensive material damage, and economic turmoil. The effects are more extensive and longer-lasting in high-population and low-resource developing countries. Early Warning Systems (EWS) constantly assess water levels and other factors to forecast floods, to help minimize damage. Post-disaster, disaster response teams undertake a Post Disaster Needs Assessment (PDSA) to assess structural damage and determine optimal strategies to respond to highly affected neighbourhoods. However, even today in developing countries, EWS and PDSA analysis of large volumes of image and video data is largely a manual process undertaken by first responders and volunteers. We propose FloodTransformer, which to the best of our knowledge, is the first visual transformer-based model to detect and segment flooded areas from aerial images at disaster sites. We also propose a custom metric, Flood Capacity (FC) to measure the spatial extent of water coverage and quantify the segmented flooded area for EWS and PDSA analyses. We use the SWOC Flood segmentation dataset and achieve 0.93 mIoU, outperforming all other methods. We further show the robustness of this approach by validating across unseen flood images from other flood data sources.
• Abstract（参考訳）: 洪水は大規模な自然災害であり、しばしば大量の死者、大規模な材料被害、経済的混乱を引き起こす。 高人口国や低資源開発国では、この効果はより広範囲で長続きする。 早期警戒システム(EWS)は洪水を予測するための水位やその他の要因を常に評価し、被害を最小限に抑える。 災害後、災害対応チームは、災害ニーズ評価(pdsa)を行い、構造的損傷を評価し、高い影響のある近隣地域に対応するための最適な戦略を決定する。 しかし, 発展途上国においても, EWS と PDSA による大量の画像・映像データの分析は, 第一応答者やボランティアが行う手作業である。 本研究では,災害現場の航空画像から浸水した地域を検知し区分する視覚トランスフォーマモデルとして,我々の知識を最大限に活用するfloodtransformerを提案する。 EWS と PDSA 分析のための区分けされた浸水面積を定量化するために, 独自の測度 Flood Capacity (FC) も提案する。 SWOC Floodセグメンテーションデータセットを使用して0.93mIoUを達成する。 さらに、他の洪水データソースからの未確認洪水画像の検証により、このアプローチの堅牢性を示す。

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