論文の概要: Satlas: A Large-Scale Dataset for Remote Sensing Image Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15660v2
• Date: Fri, 26 May 2023 04:51:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 23:20:58.111074
• Title: Satlas: A Large-Scale Dataset for Remote Sensing Image Understanding
• Title（参考訳）: Satlas: リモートセンシング画像理解のための大規模データセット
• Authors: Favyen Bastani and Piper Wolters and Ritwik Gupta and Joe Ferdinando and Aniruddha Kembhavi
• Abstract要約: リモートセンシングデータセットとベンチマークであるSatlasを紹介します。 本研究では,サトラスにおける8つのベースラインと提案手法を評価し,改善の余地があることを見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.49310745954163
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Remote sensing images are useful for a wide variety of earth monitoring applications, from tracking deforestation to tackling illegal fishing. The earth is extremely diverse -- the amount of potential tasks in remote sensing images is massive, and the sizes of features range from several kilometers to just tens of centimeters. However, creating generalizable computer vision methods is a challenge in part due to the lack of a large-scale dataset that captures these diverse features for many tasks. In this paper, we present Satlas, a remote sensing dataset and benchmark that is large in both breadth and scale, comprising 302M labels under 137 categories and seven label types. We evaluate eight baselines and a proposed method on Satlas, and find that there is substantial room for improvement in addressing research challenges specific to remote sensing, including processing image time series that consist of images from very different types of sensors, and taking advantage of long-range spatial context. Moreover, we find that pre-training on Satlas substantially improves performance on downstream tasks, increasing average accuracy by 18% over ImageNet and 6% over the next best baseline.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像は、森林伐採の追跡から違法漁業への対処まで、さまざまな地球モニタリング用途に有用である。 地球は極めて多様で、リモートセンシング画像における潜在的タスクの量は膨大であり、特徴の大きさは数kmから数十cm程度である。 しかしながら、汎用的なコンピュータビジョン手法を作成することは、多くのタスクのためにこれらの多様な特徴をキャプチャする大規模なデータセットが欠如していることによる課題である。 本稿では,137のカテゴリで302mのラベルと7つのラベルタイプからなる,広さとスケールの両面で大きなリモートセンシングデータセットとベンチマークであるsatlasを提案する。 我々は8つのベースラインと提案手法をsatlas上で評価し,リモートセンシングに特有の研究課題に対して,非常に異なる種類のセンサからのイメージからなる画像時系列の処理や,長距離空間コンテキストの活用など,改善の余地があることを見出した。 さらに,Satlasの事前トレーニングによって下流タスクのパフォーマンスが大幅に向上し,ImageNetよりも平均精度が18%,次の最良ベースラインより6%向上することがわかった。

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