論文の概要: Self-guided Few-shot Semantic Segmentation for Remote Sensing Imagery Based on Large Vision Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13200v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 07:07:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 15:56:34.063558
• Title: Self-guided Few-shot Semantic Segmentation for Remote Sensing Imagery Based on Large Vision Models
• Title（参考訳）: 大規模視覚モデルに基づくリモートセンシング画像のための自己誘導的少数ショットセマンティクスセグメンテーション
• Authors: Xiyu Qi, Yifan Wu, Yongqiang Mao, Wenhui Zhang, Yidan Zhang
• Abstract要約: 本研究は,少数ショットセマンティックセグメンテーションの自動化を目的とした構造化フレームワークを提案する。 SAMモデルを利用して、意味的に識別可能なセグメンテーションの結果をより効率的に生成する。 提案手法の中心は,従来のガイドマスクを利用してSAMの粗い画素単位のプロンプトを生成する,新しい自動プロンプト学習手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.292149307183967
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Segment Anything Model (SAM) exhibits remarkable versatility and zero-shot learning abilities, owing largely to its extensive training data (SA-1B). Recognizing SAM's dependency on manual guidance given its category-agnostic nature, we identified unexplored potential within few-shot semantic segmentation tasks for remote sensing imagery. This research introduces a structured framework designed for the automation of few-shot semantic segmentation. It utilizes the SAM model and facilitates a more efficient generation of semantically discernible segmentation outcomes. Central to our methodology is a novel automatic prompt learning approach, leveraging prior guided masks to produce coarse pixel-wise prompts for SAM. Extensive experiments on the DLRSD datasets underline the superiority of our approach, outperforming other available few-shot methodologies.
• Abstract（参考訳）: Segment Anything Model (SAM)は、その広範囲なトレーニングデータ(SA-1B)により、優れた汎用性とゼロショット学習能力を示す。 カテゴリに依存しない特徴から,SAMが手動指導に依存していることを認識し,リモートセンシング画像のセマンティックセマンティックセグメンテーションタスクにおいて未探索の可能性を確認した。 本研究は,少数ショットセマンティックセグメンテーションの自動化を目的とした構造化フレームワークを提案する。 SAMモデルを利用して、意味的に識別可能なセグメンテーションの結果をより効率的に生成する。 提案手法の中心は,従来のガイドマスクを利用してSAMの粗い画素単位のプロンプトを生成する,新しい自動プロンプト学習手法である。 dlrsdデータセットに関する広範な実験は、我々のアプローチの優位性を裏付けるものであり、他の利用可能な数少ない方法論を上回っている。

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