論文の概要: CtxMIM: Context-Enhanced Masked Image Modeling for Remote Sensing Image Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00022v4
• Date: Wed, 22 May 2024 01:58:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-26 20:52:56.226657
• Title: CtxMIM: Context-Enhanced Masked Image Modeling for Remote Sensing Image Understanding
• Title（参考訳）: CtxMIM:リモートセンシング画像理解のためのコンテキスト強化マスク画像モデリング
• Authors: Mingming Zhang, Qingjie Liu, Yunhong Wang,
• Abstract要約: リモートセンシング画像理解のためのコンテキスト強化マスク画像モデリング手法(CtxMIM)を提案する。 CtxMIMは、オリジナルのイメージパッチを再構成テンプレートとして定式化し、2セットのイメージパッチを操作するために、Siameseフレームワークを使用している。 シンプルでエレガントな設計により、CtxMIMは、大規模データセットでオブジェクトレベルまたはピクセルレベルの機能を学ぶための事前トレーニングモデルを奨励する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.53988682814626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning representations through self-supervision on unlabeled data has proven highly effective for understanding diverse images. However, remote sensing images often have complex and densely populated scenes with multiple land objects and no clear foreground objects. This intrinsic property generates high object density, resulting in false positive pairs or missing contextual information in self-supervised learning. To address these problems, we propose a context-enhanced masked image modeling method (CtxMIM), a simple yet efficient MIM-based self-supervised learning for remote sensing image understanding. CtxMIM formulates original image patches as a reconstructive template and employs a Siamese framework to operate on two sets of image patches. A context-enhanced generative branch is introduced to provide contextual information through context consistency constraints in the reconstruction. With the simple and elegant design, CtxMIM encourages the pre-training model to learn object-level or pixel-level features on a large-scale dataset without specific temporal or geographical constraints. Finally, extensive experiments show that features learned by CtxMIM outperform fully supervised and state-of-the-art self-supervised learning methods on various downstream tasks, including land cover classification, semantic segmentation, object detection, and instance segmentation. These results demonstrate that CtxMIM learns impressive remote sensing representations with high generalization and transferability. Code and data will be made public available.
• Abstract（参考訳）: ラベルのないデータの自己監督による表現の学習は、多様な画像を理解するのに非常に効果的であることが証明されている。 しかし、リモートセンシング画像は複雑で人口密度の高いシーンを持ち、複数の陸地オブジェクトと明確な前景オブジェクトが存在しないことが多い。 この本質的な性質は、自己教師付き学習において、高い対象密度を生成し、偽陽性対や文脈情報の欠落をもたらす。 これらの問題に対処するために,リモートセンシング画像理解のための簡易かつ効率的なMIMに基づく自己教師型学習であるコンテキスト強化マスク画像モデリング手法(CtxMIM)を提案する。 CtxMIMは、オリジナルのイメージパッチを再構成テンプレートとして定式化し、2セットのイメージパッチを操作するために、Siameseフレームワークを使用している。 コンテクストのコンテクスト整合性制約を通じてコンテキスト情報を提供するために、コンテクスト強化ジェネレーションブランチが導入された。 単純でエレガントな設計により、CtxMIMは、特定の時間的制約や地理的制約なしに、大規模データセットでオブジェクトレベルまたはピクセルレベルの特徴を学習する事前学習モデルを奨励する。 最後に、CtxMIMが学習した特徴は、土地被覆分類、セマンティックセグメンテーション、オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーションなど、様々な下流タスクにおいて、完全に教師付きかつ最先端の自己教師付き学習手法よりも優れていることを示す。 これらの結果から,CtxMIMは高一般化と伝達性を有する印象的なリモートセンシング表現を学習できることが示唆された。 コードとデータは公開されます。

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