論文の概要: Tranfer Learning of Semantic Segmentation Methods for Identifying Buried Archaeological Structures on LiDAR Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03512v3
• Date: Wed, 30 Aug 2023 08:10:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 16:44:47.287898
• Title: Tranfer Learning of Semantic Segmentation Methods for Identifying Buried Archaeological Structures on LiDAR Data
• Title（参考訳）: LiDARデータを用いた埋設考古学構造物のセマンティックセグメンテーション手法のトランファー学習
• Authors: Gregory Sech, Paolo Soleni, Wouter B. Verschoof-van der Vaart, \v{Z}iga Kokalj, Arianna Traviglia, Marco Fiorucci
• Abstract要約: 本稿では、2つのLiDARデータセット上の2つのセマンティックセグメンテーションディープニューラルネットワークを用いて、様々な伝達学習構成の性能を比較する。 実験結果から, 考古学における伝達学習に基づくアプローチは, 性能改善につながる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2116854758481392
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When applying deep learning to remote sensing data in archaeological research, a notable obstacle is the limited availability of suitable datasets for training models. The application of transfer learning is frequently employed to mitigate this drawback. However, there is still a need to explore its effectiveness when applied across different archaeological datasets. This paper compares the performance of various transfer learning configurations using two semantic segmentation deep neural networks on two LiDAR datasets. The experimental results indicate that transfer learning-based approaches in archaeology can lead to performance improvements, although a systematic enhancement has not yet been observed. We provide specific insights about the validity of such techniques that can serve as a baseline for future works.
• Abstract（参考訳）: 考古学的な研究において、深層学習をリモートセンシングデータに適用する際には、トレーニングモデルに適したデータセットが限られている。 転送学習の応用は、この欠点を軽減するために頻繁に用いられる。 しかし、異なる考古学的データセットに適用する場合、その有効性を調べる必要がある。 本稿では,2つのlidarデータセット上の2つの意味セグメンテーション深層ニューラルネットワークを用いた,転送学習構成の性能比較を行う。 実験結果から, 考古学における伝達学習に基づくアプローチは, 体系的な拡張がまだ観察されていないものの, 性能改善につながる可能性が示唆された。 我々は,今後の研究のベースラインとして機能する技術の有効性について,具体的な知見を提供する。

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