論文の概要: A Visual Active Search Framework for Geospatial Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15788v3
• Date: Sun, 29 Oct 2023 20:24:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 23:26:30.311816
• Title: A Visual Active Search Framework for Geospatial Exploration
• Title（参考訳）: 地理空間探索のためのビジュアルアクティブ検索フレームワーク
• Authors: Anindya Sarkar, Michael Lanier, Scott Alfeld, Jiarui Feng, Roman Garnett, Nathan Jacobs, Yevgeniy Vorobeychik
• Abstract要約: 多くの問題は、航空画像によって支援された地理空間探索の形式と見なすことができる。 我々は3つの重要な入力を持つ視覚的能動探索(VAS)フレームワークでこの問題をモデル化する。 完全注釈付き検索タスクの集合からメタ検索ポリシーを学習するVASのための強化学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.31732056074638
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Many problems can be viewed as forms of geospatial search aided by aerial imagery, with examples ranging from detecting poaching activity to human trafficking. We model this class of problems in a visual active search (VAS) framework, which has three key inputs: (1) an image of the entire search area, which is subdivided into regions, (2) a local search function, which determines whether a previously unseen object class is present in a given region, and (3) a fixed search budget, which limits the number of times the local search function can be evaluated. The goal is to maximize the number of objects found within the search budget. We propose a reinforcement learning approach for VAS that learns a meta-search policy from a collection of fully annotated search tasks. This meta-search policy is then used to dynamically search for a novel target-object class, leveraging the outcome of any previous queries to determine where to query next. Through extensive experiments on several large-scale satellite imagery datasets, we show that the proposed approach significantly outperforms several strong baselines. We also propose novel domain adaptation techniques that improve the policy at decision time when there is a significant domain gap with the training data. Code is publicly available.
• Abstract（参考訳）: 多くの問題は航空画像による地理空間探索の一種と見なすことができ、例えば、密猟活動の検出から人身売買まで多岐にわたる。 我々は,(1)領域に区分された探索領域全体の画像,(2)特定の領域に未発見のオブジェクトクラスが存在するか否かを判定する局所探索関数,(3)局所探索関数の回数を制限する固定検索予算,の3つの主要な入力を有するビジュアルアクティブ検索(vas)フレームワークにおいて,この問題のクラスをモデル化する。 目標は、検索予算に含まれるオブジェクトの数を最大化することです。 完全注釈付き検索タスクの集合からメタ検索ポリシーを学習するVASのための強化学習手法を提案する。 このメタ検索ポリシは、新しいターゲットオブジェクトクラスを動的に検索するために使用され、以前のクエリの結果を活用して、次にクエリする場所を決定する。 大規模衛星画像データセットの広範な実験を通じて,提案手法がいくつかの強いベースラインを著しく上回ることを示す。 また、トレーニングデータと重要なドメインギャップがある場合、決定時のポリシーを改善する新しいドメイン適応手法を提案する。 コードは公開されている。

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