論文の概要: SegForestNet: Spatial-Partitioning-Based Aerial Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01585v1
- Date: Fri, 3 Feb 2023 07:35:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-06 16:53:48.696003
- Title: SegForestNet: Spatial-Partitioning-Based Aerial Image Segmentation
- Title(参考訳): SegForestNet: 空間分割に基づく空中画像分割
- Authors: Daniel Gritzner, J\"orn Ostermann
- Abstract要約: 本稿では,二分空間分割木を予測するディープラーニングモデルを改良する。
また,予測木によって定義された空間分割を改善するために,新たな損失関数を設計する。
提案モデルでは,小さいバックボーンモデルを使用する場合のモデルパラメータを最大60%,大きなバックボーンモデルを使用する場合のモデルパラメータを最大20%削減しながら,最先端の性能を実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Aerial image analysis, specifically the semantic segmentation thereof, is the
basis for applications such as automatically creating and updating maps,
tracking city growth, or tracking deforestation. In true orthophotos, which are
often used in these applications, many objects and regions can be approximated
well by polygons. However, this fact is rarely exploited by state-of-the-art
semantic segmentation models. Instead, most models allow unnecessary degrees of
freedom in their predictions by allowing arbitrary region shapes. We therefore
present a refinement of our deep learning model which predicts binary space
partitioning trees, an efficient polygon representation. The refinements
include a new feature decoder architecture and a new differentiable BSP tree
renderer which both avoid vanishing gradients. Additionally, we designed a
novel loss function specifically designed to improve the spatial partitioning
defined by the predicted trees. Furthermore, our expanded model can predict
multiple trees at once and thus can predict class-specific segmentations.
Taking all modifications together, our model achieves state-of-the-art
performance while using up to 60% fewer model parameters when using a small
backbone model or up to 20% fewer model parameters when using a large backbone
model.
- Abstract(参考訳): 航空画像解析、特にセマンティックセグメンテーションは、地図の自動作成や更新、都市の成長の追跡、森林破壊の追跡といった応用の基盤である。
これらの用途でよく用いられる真の直交写真では、多くの物体や領域は多角形によってよく近似することができる。
しかし、この事実は最先端のセマンティックセグメンテーションモデルによって利用されることは稀である。
代わりに、ほとんどのモデルは任意の領域形状を許容することにより、予測において不要な自由度を許容する。
そこで我々は,効率的な多角形表現である二分空間分割木を予測するディープラーニングモデルを改良した。
改良には、新しい機能デコーダアーキテクチャと、どちらも廃止される勾配を避ける新しい差別化可能なBSPツリーレンダラーが含まれている。
さらに,予測木によって定義された空間分割を改善するために,新たな損失関数を設計した。
さらに,拡張モデルは複数の木を同時に予測し,クラス固有のセグメンテーションを予測する。
すべての修正を組み合わせることで、小さなバックボーンモデルを使用する場合や、大きなバックボーンモデルを使用する場合の最大20%のモデルパラメータを使用しながら、最先端のパフォーマンスを実現します。
関連論文リスト
- The Convex Landscape of Neural Networks: Characterizing Global Optima
and Stationary Points via Lasso Models [75.33431791218302]
ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルは、プログラミング目的に使用される。
本稿では,凸型神経回復モデルについて検討する。
定常的非次元目的物はすべて,グローバルサブサンプリング型凸解法プログラムとして特徴付けられることを示す。
また, 静止非次元目的物はすべて, グローバルサブサンプリング型凸解法プログラムとして特徴付けられることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-19T23:04:56Z) - Unboxing Tree Ensembles for interpretability: a hierarchical
visualization tool and a multivariate optimal re-built tree [0.34530027457862006]
我々は,木組モデルの解釈可能な表現を開発し,その振る舞いに関する貴重な洞察を提供する。
提案モデルは,木組決定関数を近似した浅い解釈可能な木を得るのに有効である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-15T10:43:31Z) - An Approximation Method for Fitted Random Forests [0.0]
本研究では,葉にデータポイントを割り当てたランダムフォレストモデルを用いて,各木を近似する手法について検討した。
具体的には,多項ロジスティック回帰の適合が予測品質を保ちながらサイズを減少させるかどうかを考察することから始める。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-05T17:28:52Z) - Rethinking Semantic Segmentation: A Prototype View [126.59244185849838]
学習不可能なプロトタイプをベースとした非パラメトリックセマンティックセマンティックセマンティクスモデルを提案する。
我々のフレームワークは、いくつかのデータセットに対して魅力的な結果をもたらす。
この作業が、現在のデファクトセマンティックセグメンテーションモデル設計を再考することを期待しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-28T21:15:32Z) - Scaling Structured Inference with Randomization [64.18063627155128]
本稿では、構造化されたモデルを数万の潜在状態に拡張するためにランダム化された動的プログラミング(RDP)のファミリを提案する。
我々の手法は古典的DPベースの推論に広く適用できる。
また、自動微分とも互換性があり、ニューラルネットワークとシームレスに統合できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-07T11:26:41Z) - OctField: Hierarchical Implicit Functions for 3D Modeling [18.488778913029805]
我々は3次元曲面の学習可能な階層的暗黙表現であるOctoFieldを提案し、メモリと計算予算の少ない複雑な曲面の高精度符号化を可能にする。
この目的を達成するために、曲面占有率と部分幾何学の豊かさに応じて3次元空間を適応的に分割する階層的オクツリー構造を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-01T16:29:39Z) - Differentiable Spline Approximations [48.10988598845873]
微分プログラミングは機械学習のスコープを大幅に強化した。
標準的な微分可能なプログラミング手法(autodiffなど)は、通常、機械学習モデルが微分可能であることを要求する。
この再設計されたヤコビアンを予測モデルにおける微分可能な「層」の形で活用することで、多様なアプリケーションの性能が向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-04T16:04:46Z) - Scaling Semantic Segmentation Beyond 1K Classes on a Single GPU [87.48110331544885]
既存のセマンティックセグメンテーションモデルのトレーニングとスケールアップのための新しいトレーニング手法を提案する。
我々は、LVISとCOCOアノテーションからブートストラップした1284クラスのデータセットに対するアプローチの明確な利点を示し、DeeplabV3+モデルの3倍のmIoUを実現した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-14T13:12:38Z) - Group-Wise Semantic Mining for Weakly Supervised Semantic Segmentation [49.90178055521207]
この研究は、画像レベルのアノテーションとピクセルレベルのセグメンテーションのギャップを埋めることを目標に、弱い監督されたセマンティックセグメンテーション(WSSS)に対処する。
画像群における意味的依存関係を明示的にモデル化し,より信頼性の高い擬似的基盤構造を推定する,新たなグループ学習タスクとしてWSSSを定式化する。
特に、入力画像がグラフノードとして表現されるグループ単位のセマンティックマイニングのためのグラフニューラルネットワーク(GNN)を考案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-09T12:40:13Z) - Monocular Human Pose and Shape Reconstruction using Part Differentiable
Rendering [53.16864661460889]
近年の研究では、3次元基底真理によって教師されるディープニューラルネットワークを介してパラメトリックモデルを直接推定する回帰に基づく手法が成功している。
本稿では,ボディセグメンテーションを重要な監視対象として紹介する。
部分分割による再構成を改善するために,部分分割により部分ベースモデルを制御可能な部分レベル微分可能部を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-24T14:25:46Z) - Active Learning over DNN: Automated Engineering Design Optimization for
Fluid Dynamics Based on Self-Simulated Dataset [4.4074213830420055]
本研究は,様々な制約下での性能を予測するために,テストによるディープラーニングアーキテクチャを適用した。
最大の課題は、Deep Neural Network(DNN)の要求する膨大なデータポイントである。
最終段階であるユーザインタフェースは、最小領域と粘度を与えられたユーザ入力で最適化できるモデルを作った。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-18T07:35:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。