論文の概要: Not Just Learning from Others but Relying on Yourself: A New Perspective
on Few-Shot Segmentation in Remote Sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12452v1
- Date: Thu, 19 Oct 2023 04:09:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-20 17:09:32.543349
- Title: Not Just Learning from Others but Relying on Yourself: A New Perspective
on Few-Shot Segmentation in Remote Sensing
- Title(参考訳): 他人から学ぶだけでなく、自分自身で考える:リモートセンシングにおけるFew-Shotセグメンテーションの新しい視点
- Authors: Hanbo Bi, Yingchao Feng, Zhiyuan Yan, Yongqiang Mao, Wenhui Diao,
Hongqi Wang, and Xian Sun
- Abstract要約: Few-shot segmentation (FSS) は、いくつかの注釈付きサンプルで未知のクラスターゲットをセグメンテーションするために提案されている。
我々は、クロスイメージマイニングとセルフマイニングのためのDMNetというデュアルマイニングネットワークを開発した。
Resnet-50のバックボーンを持つ我々のモデルは、1ショットと5ショット設定でiSAID上で49.58%と51.34%のmIoUを達成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.37799301656178
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Few-shot segmentation (FSS) is proposed to segment unknown class targets with
just a few annotated samples. Most current FSS methods follow the paradigm of
mining the semantics from the support images to guide the query image
segmentation. However, such a pattern of `learning from others' struggles to
handle the extreme intra-class variation, preventing FSS from being directly
generalized to remote sensing scenes. To bridge the gap of intra-class
variance, we develop a Dual-Mining network named DMNet for cross-image mining
and self-mining, meaning that it no longer focuses solely on support images but
pays more attention to the query image itself. Specifically, we propose a
Class-public Region Mining (CPRM) module to effectively suppress irrelevant
feature pollution by capturing the common semantics between the support-query
image pair. The Class-specific Region Mining (CSRM) module is then proposed to
continuously mine the class-specific semantics of the query image itself in a
`filtering' and `purifying' manner. In addition, to prevent the co-existence of
multiple classes in remote sensing scenes from exacerbating the collapse of FSS
generalization, we also propose a new Known-class Meta Suppressor (KMS) module
to suppress the activation of known-class objects in the sample. Extensive
experiments on the iSAID and LoveDA remote sensing datasets have demonstrated
that our method sets the state-of-the-art with a minimum number of model
parameters. Significantly, our model with the backbone of Resnet-50 achieves
the mIoU of 49.58% and 51.34% on iSAID under 1-shot and 5-shot settings,
outperforming the state-of-the-art method by 1.8% and 1.12%, respectively. The
code is publicly available at https://github.com/HanboBizl/DMNet.
- Abstract(参考訳): Few-shot segmentation (FSS) は、いくつかの注釈付きサンプルで未知のクラスターゲットをセグメンテーションするために提案されている。
現在のfssメソッドのほとんどは、クエリ画像のセグメンテーションをガイドするためにサポートイメージからセマンティクスをマイニングするパラダイムに従っている。
しかし、このような「他者からの学習」のパターンは、極端にクラス内変動を扱うのに苦労し、FSSがリモートセンシングシーンに直接一般化されるのを防ぐ。
クラス内分散のギャップを埋めるため,クロスイメージマイニングとセルフマイニングのためのDMNetと呼ばれるデュアルマイニングネットワークを開発した。
具体的には,サポートクエリとイメージペア間の共通意味をキャプチャすることで,関係のない特徴汚染を効果的に抑制する,クラスパブリック領域マイニング(CPRM)モジュールを提案する。
その後、クラス固有の領域マイニング(CSRM)モジュールが提案され、クエリイメージ自体のクラス固有のセマンティクスを 'filtering' と 'purifying' の方法で継続的にマイニングする。
さらに,fss一般化の崩壊を悪化させるリモートセンシングシーンにおける複数クラスの共存を防止するため,試料中の既知のクラスオブジェクトの活性化を抑制する新たな既知のクラスメタサプレッサー(kms)モジュールを提案する。
iSAIDおよびLoveDAリモートセンシングデータセットの大規模な実験により,本手法が最先端のモデルパラメータを最小限に設定できることが実証された。
重要なことは、Resnet-50のバックボーンを持つ我々のモデルは、iSAIDの1ショットと5ショット設定で49.58%と51.34%のmIoUを達成し、それぞれ1.8%と1.12%を上回ります。
コードはhttps://github.com/HanboBizl/DMNetで公開されている。
関連論文リスト
- Semi-supervised Semantic Segmentation for Remote Sensing Images via Multi-scale Uncertainty Consistency and Cross-Teacher-Student Attention [59.19580789952102]
本稿では,RS画像セマンティックセグメンテーションタスクのための,新しい半教師付きマルチスケール不確かさとクロスTeacher-Student Attention(MUCA)モデルを提案する。
MUCAは、マルチスケールの不確実性整合正則化を導入することにより、ネットワークの異なる層における特徴写像間の整合性を制限する。
MUCAは学生ネットワークの誘導にクロス教師・学生の注意機構を使用し、学生ネットワークにより差別的な特徴表現を構築するよう誘導する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-18T11:57:20Z) - Towards Open-Vocabulary Remote Sensing Image Semantic Segmentation [16.58381088280145]
我々は,OVRSISS(Open-Vocabulary Remote Sensing Image Semantic)を導入し,任意のセマンティッククラスをリモートセンシング画像に分割する。
OVRSISSデータセットの欠如に対処するため、40の多様なセマンティッククラスをカバーする51,846イメージの包括的なデータセットであるLandDiscover50Kを開発した。
さらに,特殊なリモートセンシングモデルと汎用視覚言語モデルの汎用機能から,ドメインの事前情報を統合したGSNetという新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-27T07:20:30Z) - Self-Correlation and Cross-Correlation Learning for Few-Shot Remote
Sensing Image Semantic Segmentation [27.59330408178435]
リモートセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスは、クエリイメージからターゲットオブジェクトをセグメントすることを学ぶことを目的としている。
本稿では,数発のリモートセンシング画像セマンティックセマンティックセグメンテーションのための自己相関・相互相関学習ネットワークを提案する。
本モデルは,サポート画像とクエリ画像の自己相関と相互相関の両方を考慮し,一般化を促進させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-11T21:53:34Z) - Mutual-Guided Dynamic Network for Image Fusion [51.615598671899335]
画像融合のための新しい相互誘導動的ネットワーク(MGDN)を提案する。
5つのベンチマークデータセットによる実験結果から,提案手法は4つの画像融合タスクにおいて既存手法よりも優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-24T03:50:37Z) - Masked Cross-image Encoding for Few-shot Segmentation [16.445813548503708]
Few-shot segmentation (FSS) は、注釈付き画像の限られた数だけを用いて、未確認クラスのピクセルワイズラベルを推測することを目的とした、密度の高い予測タスクである。
本研究では,オブジェクトの詳細を記述した共通視覚特性をキャプチャし,特徴の相互作用を高める双方向画像間の依存関係を学習する,Masked Cross-Image MCEという共同学習手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-22T05:36:39Z) - Hierarchical Dense Correlation Distillation for Few-Shot
Segmentation-Extended Abstract [47.85056124410376]
Few-shot semantic segmentation (FSS) は、いくつかのアノテーションだけで見えないクラスをセグメンテーションするクラスに依存しないモデルを構築することを目的としている。
我々は、トランスアーキテクチャに基づく階層的分離マッチングネットワーク(HDMNet)マイニングピクセルレベルのサポート相関を設計する。
本稿では,列車セットの過度適合を低減し,粗い分解から意味対応を生かした相関蒸留を導入し,細粒度セグメンテーションを向上するマッチングモジュールを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-27T08:10:20Z) - Reflection Invariance Learning for Few-shot Semantic Segmentation [53.20466630330429]
Few-shot semantic segmentation (FSS) は、いくつかのアノテーション付きサポートイメージを持つクエリイメージにおいて、目に見えないクラスのオブジェクトをセグメントすることを目的としている。
本稿では,マルチビューマッチング方式でリフレクション不変性をマイニングするための,新しい数ショットセグメンテーションフレームワークを提案する。
PASCAL-$5textiti$とCOCO-$20textiti$データセットの実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-01T15:14:58Z) - Meta-DETR: Image-Level Few-Shot Detection with Inter-Class Correlation
Exploitation [100.87407396364137]
画像レベルの最小ショット検出装置であるMeta-DETRを設計し、(i)クラス間相関メタ学習戦略を新たに導入する。
複数の数ショットのオブジェクト検出ベンチマーク実験により、提案したMeta-DETRは最先端の手法よりも大きなマージンで優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-30T13:46:07Z) - Learning Meta-class Memory for Few-Shot Semantic Segmentation [90.28474742651422]
全てのクラスで共有可能なメタ情報であるメタクラスの概念を導入する。
本稿では,メタクラスメモリをベースとした少ショットセグメンテーション手法 (MM-Net) を提案する。
提案したMM-Netは1ショット設定でCOCOデータセット上で37.5%のmIoUを達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-06T06:29:59Z) - Dynamic Relevance Learning for Few-Shot Object Detection [6.550840743803705]
動的グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を構築するために,すべてのサポート画像とクエリ画像上の関心領域(RoI)の関係を利用した動的関連学習モデルを提案する。
提案モデルでは,より一般化された特徴の学習の有効性を示す総合的な性能が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-04T18:29:42Z) - SCAN: Learning to Classify Images without Labels [73.69513783788622]
機能学習とクラスタリングを分離する2段階のアプローチを提唱する。
表現学習からの自己教師型タスクを用いて意味論的意味のある特徴を得る。
我々は、ImageNet上で有望な結果を得、低データ体制下では、いくつかの半教師付き学習方法より優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-25T18:12:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。