論文の概要: An Iterative Classification and Semantic Segmentation Network for Old
Landslide Detection Using High-Resolution Remote Sensing Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12420v2
- Date: Mon, 24 Apr 2023 08:29:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-25 20:59:36.184632
- Title: An Iterative Classification and Semantic Segmentation Network for Old
Landslide Detection Using High-Resolution Remote Sensing Images
- Title（参考訳）: 高解像度リモートセンシング画像を用いた旧地すべり検出のための反復分類とセマンティックセグメンテーションネットワーク
- Authors: Zili Lu, Yuexing Peng, Wei Li, Junchuan Yu, Daqing Ge, Wei Xiang
- Abstract要約: イテレーティブな分類とセマンティックセグメンテーションネットワーク(ICSSN)が開発され、オブジェクトレベルとピクセルレベルの分類性能を大幅に向上させることができる。
オブジェクトレベルとピクセルレベルの両方の分類性能が改善されるように、反復的なトレーニング戦略をセマンティック空間に融合させる。
実験の結果, ICSSNは旧地すべり検出の分類精度とセグメンテーション精度を大幅に向上させることができることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.584865979714256
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Huge challenges exist for old landslide detection because their morphology
features have been partially or strongly transformed over a long time and have
little difference from their surrounding. Besides, small-sample problem also
restrict in-depth learning.
In this paper, an iterative classification and semantic segmentation network
(ICSSN) is developed, which can greatly enhance both object-level and
pixel-level classification performance by iteratively upgrading the feature
extractor shared by two network. An object-level contrastive learning (OCL)
strategy is employed in the object classification sub-network featuring a
siamese network to realize the global features extraction, and a
sub-object-level contrastive learning (SOCL) paradigm is designed in the
semantic segmentation sub-network to efficiently extract salient features from
boundaries of landslides. Moreover, an iterative training strategy is
elaborated to fuse features in semantic space such that both object-level and
pixel-level classification performance are improved.
The proposed ICSSN is evaluated on the real landslide data set, and the
experimental results show that ICSSN can greatly improve the classification and
segmentation accuracy of old landslide detection. For the semantic segmentation
task, compared to the baseline, the F1 score increases from 0.5054 to 0.5448,
the mIoU improves from 0.6405 to 0.6610, the landslide IoU improved from 0.3381
to 0.3743, and the object-level detection accuracy of old landslides is
enhanced from 0.55 to 0.9. For the object classification task, the F1 score
increases from 0.8846 to 0.9230, and the accuracy score is up from 0.8375 to
0.8875.
- Abstract（参考訳）: 古い地すべり検出には、その形態的特徴が長期間にわたって部分的にあるいは強固に変化し、周囲とはほとんど違いがないため、大きな課題が存在する。
さらに、小さなサンプル問題も深層学習を制限する。
本稿では,2つのネットワークで共有される特徴抽出器を反復的にアップグレードすることにより,オブジェクトレベルの分類性能と画素レベルの分類性能を大幅に向上させるイテレーティブな分類とセマンティックセマンティックセマンティクスネットワーク(ICSSN)を開発した。
対象レベルのコントラスト学習(OCL)戦略は,大域的な特徴抽出を実現するためのシアメネットワークを備えたオブジェクト分類サブネットワークにおいて採用され,セマンティックセグメンテーションサブネットワークではサブオブジェクトレベルのコントラスト学習(SOCL)パラダイムが設計され,地すべりの境界から健全な特徴を効率的に抽出する。
さらに、オブジェクトレベルとピクセルレベルの両方の分類性能が改善されるように、セマンティック空間における特徴を融合する反復的トレーニング戦略を詳しく検討する。
提案したICSSNは実地すべりデータセットに基づいて評価され,実験結果から旧地すべり検出の分類とセグメンテーション精度を大幅に向上できることが示された。
セマンティクスセグメンテーションタスクでは,ベースラインと比較して,f1スコアが0.5054から0.5448に,miouが0.6405から0.6610に,地すべりiouが0.3381から0.3743に,旧地すべりの物体レベル検出精度が0.55から0.9に向上した。
対象分類タスクでは、F1スコアは0.8846から0.9230に増加し、精度スコアは0.8375から0.8875に上昇する。
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