論文の概要: Image Labels Are All You Need for Coarse Seagrass Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00973v2
- Date: Wed, 6 Sep 2023 01:48:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-07 19:38:17.618285
- 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、それらが蓄積す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監督が必要であった。
本研究では、教師なしのコントラスト事前学習と特徴類似性を利用したアーキテクチャであるSeaFeatsと、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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.253176232272777
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Seagrass meadows serve as critical carbon sinks, but estimating the amount of
carbon they store requires knowledge of the seagrass species present.
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 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 pre-training and feature similarity, 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. 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) for the seagrass presence/absence F1 score 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 the FloatyBoat 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、貯蔵す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監督が必要であった。
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プレトレーニングと特徴類似性を用いたアーキテクチャであるseafeatsと,ドメイン固有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、非常に堅牢なパフォーマンスをもたらすことを実証する。
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スコアで6.8%(絶対値),海草の有無/欠落F1スコアで12.1%(絶対値)で比較した。
また,グローバルウェットランズデータセットのアウトラヤ検出と,FloatyBoat自動表面積車両で収集した画像への本手法の適用という,実世界の展開に関する2つのケーススタディも提示する。
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