論文の概要: Geo-Tiles for Semantic Segmentation of Earth Observation Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00823v1
- Date: Thu, 1 Jun 2023 15:46:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-02 14:57:35.717395
- Title: Geo-Tiles for Semantic Segmentation of Earth Observation Imagery
- Title（参考訳）: 地球観測画像の意味セグメンテーションのためのジオタイル
- Authors: Sebastian Bullinger and Florian Fevers and Christoph Bodensteiner and
Michael Arens
- Abstract要約: 画像データの地理情報に基づいてジオタイルを生成するタイリング方式を用いて,地球観測画像のための新たなセグメンテーションパイプラインを提案する。
このアプローチは、ピクセルベースの、あるいは一般的なWebマッピングアプローチと比較して、いくつかの有益な特性を示す。
実験では,提案したタイリングシステムによって,現在最先端のセマンティックセマンティックセグメンテーションモデルの結果が改善されることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.49377967268953
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To cope with the high requirements during the computation of semantic
segmentations of earth observation imagery, current state-of-the-art pipelines
divide the corresponding data into smaller images. Existing methods and
benchmark datasets oftentimes rely on pixel-based tiling schemes or on
geo-tiling schemes employed by web mapping applications. The selection of the
subimages (comprising size, location and orientation) is crucial since it
affects the available context information of each pixel, defines the number of
tiles during training, and influences the degree of information degradation
while down- and up-sampling the tile contents to the size required by the
segmentation model. In this paper we propose a new segmentation pipeline for
earth observation imagery relying on a tiling scheme that creates geo-tiles
based on the geo-information of the raster data. This approach exhibits several
beneficial properties compared to pixel-based or common web mapping approaches.
For instance, the proposed tiling scheme shows flexible customization
properties regarding tile granularity, tile stride and image boundary
alignment, which allows us to perform a tile specific data augmentation during
training and a substitution of pixel predictions with limited context
information using data of overlapping tiles during inference. Furthermore, the
generated tiles show a consistent spatial tile extent w.r.t. heterogeneous
sensors, varying recording distances and different latitudes. In our
experiments we demonstrate how the proposed tiling system allows to improve the
results of current state-of-the-art semantic segmentation models. To foster
future research we make the source code publicly available.
- Abstract（参考訳）: 地球観測画像のセマンティックセグメンテーションの計算において高い要求に対処するため、現在の最先端パイプラインは対応するデータをより小さな画像に分割する。
既存の手法やベンチマークデータセットは、しばしばピクセルベースのタイリングスキームやWebマッピングアプリケーションで使用されるジオタイリングスキームに依存している。
各画素の利用可能なコンテキスト情報に影響し、トレーニング中のタイル数を定義し、分割モデルで要求されるサイズにタイル内容のダウン・アップ・サンプリングを行いながら情報劣化の度合いに影響を与えるため、サブイメージの選択(サイズ、位置、方向を含む)が重要である。
本稿では,ラスタデータの地理情報に基づいてジオタイルを生成するタイリング方式を用いて,地球観測画像のための新たなセグメンテーションパイプラインを提案する。
このアプローチは、ピクセルベースの、あるいは一般的なWebマッピングアプローチと比較して、いくつかの有益な特性を示す。
例えば,提案手法では,タイル粒度,タイルストライド,画像境界アライメントに関する柔軟なカスタマイズ特性を示し,トレーニング中にタイル固有のデータ拡張を行い,推論中に重なり合うタイルのデータを用いて,限られたコンテキスト情報による画素予測を置換する。
さらに、生成したタイルは、一定の空間タイル幅w.r.t.不均質センサを示し、記録距離や緯度が異なる。
実験では,提案するティリングシステムが現在の意味セマンティクスセグメンテーションモデルの結果をどのように改善するかを示す。
将来の研究を促進するため、ソースコードを公開しています。
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