論文の概要: Image Labels Are All You Need for Coarse Seagrass Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00973v1
- Date: Thu, 2 Mar 2023 05:10:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-03 16:02:05.345054
- Title: Image Labels Are All You Need for Coarse Seagrass Segmentation
- Title（参考訳）: イメージラベルは、海草の粗いセグメンテーションに必要なすべてです
- Authors: Scarlett Raine, Ross Marchant, Brano Kusy, Frederic Maire and Tobias
Fischer
- Abstract要約: 海草の牧草地は重要な炭素シンクとして機能するが、正確に保存されている炭素量の推定には海草種の知識が必要である。
過去の海草の検出と分類にはパッチレベルのラベルの完全な管理が必要であった。
教師なしのコントラスト事前トレーニングと、バックグラウンドとシーグラスのパッチの分離に類似した特徴を持つアーキテクチャであるSeaFeatsを紹介した。
SeaFeatsとSeaCLIPのアンサンブルは極めて堅牢なパフォーマンスをもたらし、SeaCLIPは背景クラスを保守的に予測し、ぼやけたパッチや暗いパッチの誤ったシーグラスの誤分類を避ける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.195806160139487
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Seagrass meadows serve as critical carbon sinks, but accurately estimating
the amount of carbon they store requires knowledge of the seagrass species
present. Using underwater and surface vehicles equipped with machine learning
algorithms can help to accurately estimate the composition and extent of
seagrass meadows at scale. However, previous approaches for seagrass detection
and classification have required full supervision from patch-level labels. In
this paper, we reframe seagrass classification as a weakly supervised coarse
segmentation problem where image-level labels are used during training (25
times fewer labels compared to patch-level labeling) and patch-level outputs
are obtained at inference time. To this end, we introduce SeaFeats, an
architecture that uses unsupervised contrastive pretraining and feature
similarity to separate background and seagrass patches, and SeaCLIP, a model
that showcases the effectiveness of large language models as a supervisory
signal in domain-specific applications. We demonstrate that an ensemble of
SeaFeats and SeaCLIP leads to highly robust performance, with SeaCLIP
conservatively predicting the background class to avoid false seagrass
misclassifications in blurry or dark patches. Our method outperforms previous
approaches that require patch-level labels on the multi-species 'DeepSeagrass'
dataset by 6.8% (absolute) for the class-weighted F1 score, and by 12.1%
(absolute) F1 score for seagrass presence/absence on the 'Global Wetlands'
dataset. We also present two case studies for real-world deployment: outlier
detection on the Global Wetlands dataset, and application of our method on
imagery collected by FloatyBoat, an autonomous surface vehicle.
- Abstract（参考訳）: 海草の牧草地は重要な炭素シンクとして機能するが、正確に保存されている炭素量の推定には海草種の知識が必要である。
機械学習アルゴリズムを備えた水中および表面の車両は、大規模な草原の組成と範囲を正確に推定するのに役立ちます。
しかし、過去の海草の検出と分類にはパッチレベルのラベルの完全な監視が必要であった。
本稿では,訓練中に画像レベルラベル(パッチレベルラベルより25倍少ないラベル)とパッチレベルアウトプットが推定時に得られる弱教師付き粗いセグメンテーション問題としてシーグラス分類を再構成する。
この目的のために、教師なしのコントラスト事前学習と異なるバックグラウンドおよびシーグラスパッチとの類似性を備えたアーキテクチャであるSeaFeatsと、ドメイン固有のアプリケーションにおける監視信号としての大規模言語モデルの有効性を示すモデルであるSeaCLIPを紹介する。
SeaFeatsとSeaCLIPのアンサンブルは極めて堅牢なパフォーマンスをもたらし、SeaCLIPは背景クラスを保守的に予測し、ぼやけたパッチや暗いパッチの誤ったシーグラスの誤分類を避ける。
本手法は,複数種'DeepSeagrass'データセットのパッチレベルラベルをクラス重み付きF1スコアに対して6.8%(絶対),12.1%(絶対)F1スコアで'Global Wetlands'データセット上での海草の存在/存在を示す。
また,実世界展開の事例として,Global Wetlandsデータセットの異常検出と,FloatyBoatが収集した画像への本手法の適用について述べる。
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