論文の概要: The Segment Anything Model (SAM) for Remote Sensing Applications: From Zero to One Shot

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16623v2
• Date: Tue, 31 Oct 2023 21:22:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 17:14:14.407487
• Title: The Segment Anything Model (SAM) for Remote Sensing Applications: From Zero to One Shot
• Title（参考訳）: リモートセンシングアプリケーションのためのセグメンション任意のモデル(SAM):ゼロから1ショットまで
• Authors: Lucas Prado Osco, Qiusheng Wu, Eduardo Lopes de Lemos, Wesley Nunes Gon\c{c}alves, Ana Paula Marques Ramos, Jonathan Li, Jos\'e Marcato Junior
• Abstract要約: 本研究は,リモートセンシング画像解析におけるSegment Anything Model(SAM)の適用を推し進めることを目的としている。 SAMは例外的な一般化能力とゼロショット学習で知られている。 空間分解能の低い画像で発生する限界にもかかわらず、SAMはリモートセンシングデータ解析に有望な適応性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.500451285898152
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Segmentation is an essential step for remote sensing image processing. This study aims to advance the application of the Segment Anything Model (SAM), an innovative image segmentation model by Meta AI, in the field of remote sensing image analysis. SAM is known for its exceptional generalization capabilities and zero-shot learning, making it a promising approach to processing aerial and orbital images from diverse geographical contexts. Our exploration involved testing SAM across multi-scale datasets using various input prompts, such as bounding boxes, individual points, and text descriptors. To enhance the model's performance, we implemented a novel automated technique that combines a text-prompt-derived general example with one-shot training. This adjustment resulted in an improvement in accuracy, underscoring SAM's potential for deployment in remote sensing imagery and reducing the need for manual annotation. Despite the limitations encountered with lower spatial resolution images, SAM exhibits promising adaptability to remote sensing data analysis. We recommend future research to enhance the model's proficiency through integration with supplementary fine-tuning techniques and other networks. Furthermore, we provide the open-source code of our modifications on online repositories, encouraging further and broader adaptations of SAM to the remote sensing domain.
• Abstract（参考訳）: セグメンテーションはリモートセンシング画像処理の重要なステップである。 本研究では,メタAIによる画像分割モデルであるSegment Anything Model (SAM) をリモートセンシング画像解析分野に適用することを目的としている。 SAMは例外的な一般化能力とゼロショット学習で知られており、様々な地理的文脈から航空画像や軌道画像を処理するための有望なアプローチとなっている。 私たちの調査では、バウンディングボックス、個々のポイント、テキスト記述子など、さまざまな入力プロンプトを使って、SAMをマルチスケールデータセットでテストしました。 モデルの性能を向上させるために,テキストプロンプト由来の汎用例とワンショットトレーニングを組み合わせた新しい自動手法を実装した。 この調整により精度が向上し、SAMのリモートセンシング画像への展開の可能性が強調され、手動のアノテーションの必要性が軽減された。 空間分解能の低い画像で発生する限界にもかかわらず、SAMはリモートセンシングデータ解析に有望な適応性を示す。 補足的な微調整技術や他のネットワークとの統合により,モデルの習熟度を高めるための今後の研究を推奨する。 さらに,オンラインレポジトリにおける修正のオープンソースコードを提供し,SAMのリモートセンシング領域への適応をさらに促進する。

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