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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05490v2
• Date: Mon, 5 Aug 2024 18:57:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-07 19:41:33.892485
• 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）: 57.09251327650334
• 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 superpixel 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. The code of our proposed approach is publicly available at: https://github.com/santiago2205/LSSQPS.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションは、高解像度の衛星画像が意味のある領域に分割され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、これらの手法の多くは、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された設定で訓練されている。 本研究では,完全なマスクラベルの代わりにクエリポイントアノテーションのみに依存するセマンティックセグメンテーションアルゴリズムを訓練するための,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。 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,スーパーピクセルの擬似ラベルを部分的にラベル付けした画像で教師付きセマンティックセマンティックセマンティクスモデルを訓練する。 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。 提案手法のコードは、https://github.com/santiago2205/LSSQPS.comで公開されている。

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