論文の概要: GeoMultiTaskNet: remote sensing unsupervised domain adaptation using geographical coordinates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07750v1
• Date: Sun, 16 Apr 2023 11:00:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 17:28:35.316944
• Title: GeoMultiTaskNet: remote sensing unsupervised domain adaptation using geographical coordinates
• Title（参考訳）: GeoMultiTaskNet:地理座標を用いたリモートセンシング非教師付きドメイン適応
• Authors: Valerio Marsocci, Nicolas Gonthier, Anatol Garioud, Simone Scardapane, Cl\'ement Mallet
• Abstract要約: ランドカバーマップは、地球観測(EO)の幅広い応用において重要な要素である。 教師なしのドメイン適応(UDA)は、ラベルが利用可能なソースドメインでトレーニングされたモデルを、アノテーションなしでターゲットドメインに適応させることによって、これらの問題に対処することができる。 セグメンテーション損失をクラス頻度に適応させるために,新しい軽量モデルGeoMultiTaskNetを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.575290987792054
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Land cover maps are a pivotal element in a wide range of Earth Observation (EO) applications. However, annotating large datasets to develop supervised systems for remote sensing (RS) semantic segmentation is costly and time-consuming. Unsupervised Domain Adaption (UDA) could tackle these issues by adapting a model trained on a source domain, where labels are available, to a target domain, without annotations. UDA, while gaining importance in computer vision, is still under-investigated in RS. Thus, we propose a new lightweight model, GeoMultiTaskNet, based on two contributions: a GeoMultiTask module (GeoMT), which utilizes geographical coordinates to align the source and target domains, and a Dynamic Class Sampling (DCS) strategy, to adapt the semantic segmentation loss to the frequency of classes. This approach is the first to use geographical metadata for UDA in semantic segmentation. It reaches state-of-the-art performances (47,22% mIoU), reducing at the same time the number of parameters (33M), on a subset of the FLAIR dataset, a recently proposed dataset properly shaped for RS UDA, used for the first time ever for research scopes here.
• Abstract（参考訳）: 土地被覆地図は、広い範囲の地球観測(eo)応用において重要な要素である。 しかし、リモートセンシング(RS)セマンティックセグメンテーションのための教師付きシステムを開発するために、大規模なデータセットに注釈を付けるのは、コストと時間を要する。 教師なしドメイン適応(unsupervised domain adaption,uda)は、ソースドメインでトレーニングされたモデルを、アノテーションなしでターゲットドメインに適応させることによって、これらの問題に取り組むことができる。 UDAはコンピュータビジョンにおいて重要性を増しているが、まだRSでは未定である。 そこで我々は,GeoMultiTaskモジュール (GeoMT) と動的クラスサンプリング (DCS) 戦略という2つのコントリビューションに基づいて,新しい軽量モデルGeoMultiTaskNetを提案する。 このアプローチは、セマンティックセグメンテーションにおいて、UDAの地理的メタデータを使った最初のものである。 最先端のパフォーマンス(47,22%miou)に達したと同時に、flairデータセットのサブセット上のパラメータ数(33m)も削減された。

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