論文の概要: Knowledge distillation with Segment Anything (SAM) model for Planetary Geological Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07586v2
• Date: Mon, 15 May 2023 12:46:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 10:58:13.794999
• Title: Knowledge distillation with Segment Anything (SAM) model for Planetary Geological Mapping
• Title（参考訳）: 惑星地質図作成のためのSegment Anything(SAM)モデルによる知識蒸留
• Authors: Sahib Julka and Michael Granitzer
• Abstract要約: 本稿では,迅速なアノテーションと迅速な適応性を実現するための素早い基礎モデルの有効性を示す。 主要な結果は、知識蒸留を使用することで、手動アノテーションのドメインの専門家が必要とする労力を大幅に削減できることを示唆している。 このアプローチは、火星の地形を自動的に検出し、セグメンテーションすることで、地球外発見を加速する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7266531288894184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Planetary science research involves analysing vast amounts of remote sensing data, which are often costly and time-consuming to annotate and process. One of the essential tasks in this field is geological mapping, which requires identifying and outlining regions of interest in planetary images, including geological features and landforms. However, manually labelling these images is a complex and challenging task that requires significant domain expertise and effort. To expedite this endeavour, we propose the use of knowledge distillation using the recently introduced cutting-edge Segment Anything (SAM) model. We demonstrate the effectiveness of this prompt-based foundation model for rapid annotation and quick adaptability to a prime use case of mapping planetary skylights. Our work reveals that with a small set of annotations obtained with the right prompts from the model and subsequently training a specialised domain decoder, we can achieve satisfactory semantic segmentation on this task. Key results indicate that the use of knowledge distillation can significantly reduce the effort required by domain experts for manual annotation and improve the efficiency of image segmentation tasks. This approach has the potential to accelerate extra-terrestrial discovery by automatically detecting and segmenting Martian landforms.
• Abstract（参考訳）: 惑星科学の研究は膨大な量のリモートセンシングデータを分析し、それらはしばしば注釈や処理に費用がかかり、時間がかかる。 この分野で重要なタスクの1つは地質図で、地質学的特徴や地形を含む惑星画像に対する関心領域を特定し、概説する必要がある。 しかし、これらのイメージを手動でラベル付けするのは、相当な専門知識と努力を要する複雑で困難な作業である。 この取り組みを迅速化するために,最近導入された近縁セグメンテーション(SAM)モデルを用いた知識蒸留法を提案する。 本稿では, この素早いアノテーションと迅速な適応性のためのプロンプトベース基礎モデルの有効性を, 惑星の天空をマッピングする場合に示す。 私たちの研究は、モデルから適切なプロンプトで得られたアノテーションの小さなセットと、その後に専門化されたドメインデコーダをトレーニングすることで、このタスクで十分なセマンティックセグメンテーションを実現できることを示しています。 主な結果は, 知識蒸留の利用により, 手動アノテーションの分野の専門家が必要とする労力を大幅に削減し, 画像分割作業の効率化が期待できることを示している。 このアプローチは、火星の地形を自動的に検出し分割することで、地球外発見を加速する可能性がある。

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