論文の概要: SatDM: Synthesizing Realistic Satellite Image with Semantic Layout Conditioning using Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16812v1
• Date: Thu, 28 Sep 2023 19:39:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 16:24:58.204883
• Title: SatDM: Synthesizing Realistic Satellite Image with Semantic Layout Conditioning using Diffusion Models
• Title（参考訳）: SatDM:拡散モデルを用いた意味的レイアウト条件付き実写衛星画像の合成
• Authors: Orkhan Baghirli, Hamid Askarov, Imran Ibrahimli, Ismat Bakhishov, Nabi Nabiyev
• Abstract要約: Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) は意味的レイアウトから現実的なイメージを合成する上で大きな可能性を証明している。 本稿では,セマンティックマップを用いて高品質で多様な衛星画像を生成する条件付きDDPMモデルを提案する。 提案モデルの有効性は,本研究の文脈内で導入した詳細なラベル付きデータセットを用いて検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep learning models in the Earth Observation domain heavily rely on the availability of large-scale accurately labeled satellite imagery. However, obtaining and labeling satellite imagery is a resource-intensive endeavor. While generative models offer a promising solution to address data scarcity, their potential remains underexplored. Recently, Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs) have demonstrated significant promise in synthesizing realistic images from semantic layouts. In this paper, a conditional DDPM model capable of taking a semantic map and generating high-quality, diverse, and correspondingly accurate satellite images is implemented. Additionally, a comprehensive illustration of the optimization dynamics is provided. The proposed methodology integrates cutting-edge techniques such as variance learning, classifier-free guidance, and improved noise scheduling. The denoising network architecture is further complemented by the incorporation of adaptive normalization and self-attention mechanisms, enhancing the model's capabilities. The effectiveness of our proposed model is validated using a meticulously labeled dataset introduced within the context of this study. Validation encompasses both algorithmic methods such as Frechet Inception Distance (FID) and Intersection over Union (IoU), as well as a human opinion study. Our findings indicate that the generated samples exhibit minimal deviation from real ones, opening doors for practical applications such as data augmentation. We look forward to further explorations of DDPMs in a wider variety of settings and data modalities. An open-source reference implementation of the algorithm and a link to the benchmarked dataset are provided at https://github.com/obaghirli/syn10-diffusion.
• Abstract（参考訳）: 地球観測領域のディープラーニングモデルは、大規模正確にラベル付けされた衛星画像の可用性に大きく依存している。 しかし、衛星画像の取得とラベル付けは資源集約的な取り組みである。 生成モデルはデータの不足に対処するための有望なソリューションを提供するが、そのポテンシャルはいまだ探索されていない。 近年,DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)は,意味的レイアウトから現実的なイメージを合成する上で,大きな可能性を示唆している。 本稿では,意味マップを取得でき,高品質で多彩な衛星画像を生成する条件付きddpmモデルを実装した。 さらに、最適化ダイナミクスの包括的なイラストを提供する。 提案手法は分散学習,分類器フリーガイダンス,ノイズスケジューリングの改善といった最先端技術を統合する。 雑音化ネットワークアーキテクチャは、適応正規化と自己アテンション機構の導入によってさらに補完され、モデルの能力を高める。 本研究の文脈で導入した注意深いラベル付きデータセットを用いて,提案モデルの有効性を検証する。 検証には、Frechet Inception Distance(FID)やIntersection over Union(IoU)といったアルゴリズム手法と、人間の意見研究の両方が含まれる。 以上の結果から,生成した試料は実物からの偏差が最小であり,データ拡張などの実用的応用への扉が開けていることが示唆された。 DDPMのより広範な設定とデータモダリティに関するさらなる調査を楽しみにしています。 このアルゴリズムのオープンソースリファレンス実装とベンチマークデータセットへのリンクはhttps://github.com/obaghirli/syn10-diffusionで提供されている。

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