論文の概要: High-Fidelity Lake Extraction via Two-Stage Prompt Enhancement: Establishing a Novel Baseline and Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08443v2
• Date: Sun, 31 Mar 2024 12:39:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-02 15:44:31.035775
• Title: High-Fidelity Lake Extraction via Two-Stage Prompt Enhancement: Establishing a Novel Baseline and Benchmark
• Title（参考訳）: 2段階のプロンプト拡張による高忠実性湖沼抽出:新しいベースラインの構築とベンチマーク
• Authors: Ben Chen, Xuechao Zou, Kai Li, Yu Zhang, Junliang Xing, Pin Tao,
• Abstract要約: リモートセンシング画像からの湖の抽出は、様々な湖の形状とデータノイズのために複雑な課題である。 本稿では,湖沼周辺に近似的なデータセット構築手法を提案する。 また,2段階のプロンプト強化フレームワークLEPrompterを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.399869837003457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lake extraction from remote sensing imagery is a complex challenge due to the varied lake shapes and data noise. Current methods rely on multispectral image datasets, making it challenging to learn lake features accurately from pixel arrangements. This, in turn, affects model learning and the creation of accurate segmentation masks. This paper introduces a prompt-based dataset construction approach that provides approximate lake locations using point, box, and mask prompts. We also propose a two-stage prompt enhancement framework, LEPrompter, with prompt-based and prompt-free stages during training. The prompt-based stage employs a prompt encoder to extract prior information, integrating prompt tokens and image embedding through self- and cross-attention in the prompt decoder. Prompts are deactivated to ensure independence during inference, enabling automated lake extraction without introducing additional parameters and GFlops. Extensive experiments showcase performance improvements of our proposed approach compared to the previous state-of-the-art method. The source code is available at https://github.com/BastianChen/LEPrompter.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像からの湖の抽出は、様々な湖の形状とデータノイズのために複雑な課題である。 現在の手法はマルチスペクトル画像データセットに依存しており、画素配置からレイクの特徴を正確に学習することは困難である。 これは、モデル学習と正確なセグメンテーションマスクの作成に影響を与える。 本稿では, 点, ボックス, マスクプロンプトを用いて, 近似的な湖沼位置を提供する, プロンプトに基づくデータセット構築手法を提案する。 また,2段階のプロンプト強化フレームワークLEPrompterを提案する。 プロンプトベースのステージでは、プロンプトエンコーダを使用して事前情報を抽出し、プロンプトトークンと、プロンプトデコーダ内の自己およびクロスアテンションによるイメージ埋め込みを統合する。 プロンプトは推論中に独立性を確保するために非活性化され、追加パラメータやGFlopを導入することなく自動的な湖の抽出が可能となる。 大規模実験では,従来の最先端手法と比較して,提案手法の性能改善が見られた。 ソースコードはhttps://github.com/BastianChen/LEPrompter.comで入手できる。

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