論文の概要: Detecting Cloud Presence in Satellite Images Using the RGB-based CLIP Vision-Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00541v1
• Date: Tue, 1 Aug 2023 13:36:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 14:03:28.896995
• Title: Detecting Cloud Presence in Satellite Images Using the RGB-based CLIP Vision-Language Model
• Title（参考訳）: RGB-based CLIP Vision-Language Model を用いた衛星画像中の雲の存在検出
• Authors: Mikolaj Czerkawski, Robert Atkinson, Christos Tachtatzis
• Abstract要約: この研究は、雲によって影響を受ける衛星画像を特定するために、事前訓練されたCLIPビジョン言語モデルの能力を探求する。 このモデルを用いて雲の存在検知を行うためのいくつかの手法を提案し,評価した。 以上の結果から,CLIPモデルで学習した表現は,雲を含む衛星画像処理作業に有用であることが示唆された。
• 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 explores capabilities of the pre-trained CLIP vision-language model to identify satellite images affected by clouds. Several approaches to using the model to perform cloud presence detection are proposed and evaluated, including a purely zero-shot operation with text prompts and several fine-tuning approaches. Furthermore, the transferability of the methods across different datasets and sensor types (Sentinel-2 and Landsat-8) is tested. The results that CLIP can achieve non-trivial performance on the cloud presence detection task with apparent capability to generalise across sensing modalities and sensing bands. It is also found that a low-cost fine-tuning stage leads to a strong increase in true negative rate. The results demonstrate that the representations learned by the CLIP model can be useful for satellite image processing tasks involving clouds.
• Abstract（参考訳）: この研究は、雲によって影響を受ける衛星画像を特定するために、事前訓練されたCLIPビジョン言語モデルの能力を探求する。 テキストプロンプトによる純粋にゼロショット操作や微調整によるアプローチなど,クラウド存在検出にこのモデルを用いるいくつかの手法を提案し評価した。 さらに、異なるデータセットとセンサータイプ(Sentinel-2とLandsat-8)間でのメソッドの転送性をテストする。 CLIPがクラウド存在検知タスクにおいて非自明な性能を達成できることは、センシングのモダリティやセンサバンドをまたいで一般化できることが明らかである。 また, 低コストの微調整段階では, 真の負の上昇がみられた。 以上の結果から,CLIPモデルで学習した表現は,雲を含む衛星画像処理に有用であることが示唆された。

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