論文の概要: Few-shot Multispectral Segmentation with Representations Generated by Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11827v1
• Date: Mon, 20 Nov 2023 15:04:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-21 18:29:20.742583
• Title: Few-shot Multispectral Segmentation with Representations Generated by Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習により生成した表現を用いたマイナショットマルチスペクトルセグメンテーション
• Authors: Dilith Jayakody, Thanuja Ambegoda
• Abstract要約: 本稿では,強化学習を用いたマルチスペクトル画像における少数ショットセグメンテーション性能向上のための新しい手法を提案する。 我々の手法は、エージェントに最も情報に富んだ表現を識別するよう訓練し、これらの表現を使用してデータセットを更新し、次に更新されたデータセットを使用してセグメンテーションを行う。 我々は,複数のマルチスペクトルデータセットに対するアプローチの有効性を評価し,セグメンテーションアルゴリズムの性能向上にその効果を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The task of multispectral image segmentation (segmentation of images with numerous channels/bands, each capturing a specific range of wavelengths of electromagnetic radiation) has been previously explored in contexts with large amounts of labeled data. However, these models tend not to generalize well to datasets of smaller size. In this paper, we propose a novel approach for improving few-shot segmentation performance on multispectral images using reinforcement learning to generate representations. These representations are generated in the form of mathematical expressions between channels and are tailored to the specific class being segmented. Our methodology involves training an agent to identify the most informative expressions, updating the dataset using these expressions, and then using the updated dataset to perform segmentation. Due to the limited length of the expressions, the model receives useful representations without any added risk of overfitting. We evaluate the effectiveness of our approach on several multispectral datasets and demonstrate its effectiveness in boosting the performance of segmentation algorithms.
• Abstract（参考訳）: マルチスペクトル画像分割(多数のチャネル/バンドを持つ画像のセグメント化、それぞれが電磁放射の波長の特定の範囲をキャプチャする)のタスクは、以前は大量のラベル付きデータを持つコンテキストで検討されてきた。 しかし、これらのモデルはより小さなデータセットに対してうまく一般化しない傾向にある。 本稿では,強調学習を用いて,マルチスペクトル画像の少数ショットセグメンテーション性能を向上させるための新しい手法を提案する。 これらの表現はチャネル間の数学的表現の形式で生成され、セグメント化された特定のクラスに合わせて調整される。 提案手法では,最も有益な表現を識別するためにエージェントを訓練し,これらの表現を用いてデータセットを更新後,更新されたデータセットを使用してセグメンテーションを行う。 表現の長さが限られているため、モデルはオーバーフィッティングのリスクを伴わずに有用な表現を受け取る。 我々は,複数のマルチスペクトルデータセットに対するアプローチの有効性を評価し,セグメンテーションアルゴリズムの性能向上にその効果を実証する。

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