論文の概要: Learning Semantic Segmentation with Query Points Supervision on Aerial Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05490v1
• Date: Mon, 11 Sep 2023 14:32:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 12:16:44.268387
• Title: Learning Semantic Segmentation with Query Points Supervision on Aerial Images
• Title（参考訳）: 航空画像に基づく問合せ点を用いたセマンティックセグメンテーションの学習
• Authors: Santiago Rivier, Carlos Hinojosa, Silvio Giancola, Bernard Ghanem
• Abstract要約: セマンティックセグメンテーションアルゴリズムを学習するための弱教師付き学習アルゴリズムを提案する。 提案手法は正確なセマンティックセグメンテーションを行い,手作業のアノテーションに要するコストと時間を大幅に削減することで効率を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.36946925639107
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic segmentation is crucial in remote sensing, where high-resolution satellite images are segmented into meaningful regions. Recent advancements in deep learning have significantly improved satellite image segmentation. However, most of these methods are typically trained in fully supervised settings that require high-quality pixel-level annotations, which are expensive and time-consuming to obtain. In this work, we present a weakly supervised learning algorithm to train semantic segmentation algorithms that only rely on query point annotations instead of full mask labels. Our proposed approach performs accurate semantic segmentation and improves efficiency by significantly reducing the cost and time required for manual annotation. Specifically, we generate superpixels and extend the query point labels into those superpixels that group similar meaningful semantics. Then, we train semantic segmentation models, supervised with images partially labeled with the superpixels pseudo-labels. We benchmark our weakly supervised training approach on an aerial image dataset and different semantic segmentation architectures, showing that we can reach competitive performance compared to fully supervised training while reducing the annotation effort.
• Abstract（参考訳）: セマンティクスのセグメンテーションは、高解像度衛星画像を有意義な領域に分割するリモートセンシングにおいて重要である。 近年のディープラーニングは衛星画像のセグメンテーションを大幅に改善している。 しかし、これらのメソッドのほとんどは、高画質のピクセルレベルのアノテーションを必要とする完全に教師ありの設定で訓練されている。 本研究では,完全なマスクラベルではなくクエリポイントアノテーションのみに依存する意味セグメンテーションアルゴリズムを学習するための教師あり学習アルゴリズムを提案する。 提案手法は正確なセマンティックセグメンテーションを行い,手動アノテーションに必要なコストと時間を大幅に削減することで効率を向上する。 具体的にはスーパーピクセルを生成し、クエリポイントラベルを同様の意味的意味論をグループ化するスーパーピクセルに拡張する。 次に,スーパーピクセル擬似ラベルで部分的にラベル付けされた画像を用いて,意味セグメンテーションモデルを学習する。 航空画像データセットと異なるセマンティックセグメンテーションアーキテクチャを用いて、弱教師付きトレーニングアプローチをベンチマークし、アノテーションの労力を削減しつつ、完全に教師付きトレーニングと比較して、競争性能に到達できることを示す。

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