論文の概要: On-orbit model training for satellite imagery with label proportions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12461v2
- Date: Mon, 11 Dec 2023 00:48:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-13 02:22:56.226690
- Title: On-orbit model training for satellite imagery with label proportions
- Title（参考訳）: ラベル比を持つ衛星画像の軌道上モデルトレーニング
- Authors: Ra\'ul Ramos-Poll\'an, Fabio A. Gonz\'alez
- Abstract要約: この研究は、軌道上のプラットフォーム上で教師付き機械学習またはディープラーニングモデルをトレーニングするという課題に対処する。
我々は、軌道上の宇宙船が画像を取得する際に、継続的に軽量モデルを訓練できるようにすることを目標としている。
また、軌道上でトレーニング中の予測タスクを洗練または変更するための新しいラベルも受け取っています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work addresses the challenge of training supervised machine or deep
learning models on orbiting platforms where we are generally constrained by
limited on-board hardware capabilities and restricted uplink bandwidths to
upload. We aim at enabling orbiting spacecrafts to (1) continuously train a
lightweight model as it acquires imagery; and (2) receive new labels while on
orbit to refine or even change the predictive task being trained. For this, we
consider chip level regression tasks (i.e. predicting the vegetation percentage
of a 20 km$^2$ patch) when we only have coarser label proportions, such as
municipality level vegetation statistics (a municipality containing several
patches). Such labels proportions have the additional advantage that usually
come in tabular data and are widely available in many regions of the world and
application areas. This can be framed as a Learning from Label Proportions
(LLP) problem setup. LLP applied to Earth Observation (EO) data is still an
emerging field and performing comparative studies in applied scenarios remains
a challenge due to the lack of standardized datasets. In this work, first, we
show how very simple deep learning and probabilistic methods (with
{\raise.17ex\hbox{$\scriptstyle\sim$}}5K parameters) generally perform better
than standard more complex ones, providing a surprising level of finer grained
spatial detail when trained with much coarser label proportions. Second, we
publish a set of benchmarking datasets enabling comparative LLP applied to EO,
providing both fine grained labels and aggregated data according to existing
administrative divisions. Finally, we show how this approach fits an on-orbit
training scenario by reducing vastly both the amount of computing and the size
of the labels sets. Source code is available at
https://github.com/rramosp/llpeo
- Abstract（参考訳）: この研究は、オンボードのハードウェア能力の制限とアップロードのアップリンク帯域幅の制限が一般的である軌道上のプラットフォーム上で、教師付き機械学習モデルやディープラーニングモデルをトレーニングするという課題に対処する。
軌道上の宇宙船は、(1)画像を取得すると、連続的に軽量なモデルを訓練し、(2)軌道上で新しいラベルを受け取り、トレーニング中の予測タスクを洗練または変更することを目指している。
そこで我々は,自治体レベルの植生統計(複数のパッチを含む自治体)など,粗いラベルの比率のみを有する場合に,チップレベルの回帰タスク(すなわち,20 km$^2$パッチの植生率を予測すること)を検討する。
このようなラベルの割合は、通常表データに含まれ、世界中の多くの地域やアプリケーション領域で広く利用可能である追加の利点を持っている。
これは、LLP(Learning from Label Proportions)問題設定として表すことができる。
地球観測(EO)データに適用されたLPはいまだ発展途上であり、標準化されたデータセットがないため、適用シナリオにおける比較研究は依然として課題である。
本稿では、まず、非常に単純な深層学習と確率的手法( {\raise.17ex\hbox{$\scriptstyle\sim$}}5K パラメータ)が、一般的に標準的なより複雑な手法よりも優れていることを示す。
第2に,既存の行政区分に従って,詳細なラベルと集約データの両方を提供するEOに適用可能なベンチマークデータセットのセットを公表する。
最後に、この手法が軌道上でのトレーニングシナリオにどのように適合するかを示し、計算量とラベルセットのサイズを大幅に削減する。
ソースコードはhttps://github.com/rramosp/llpeoで入手できる。
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