論文の概要: DiverseNet: Decision Diversified Semi-supervised Semantic Segmentation Networks for Remote Sensing Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13716v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 22:20:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-11-28 01:10:14.086633
• Title: DiverseNet: Decision Diversified Semi-supervised Semantic Segmentation Networks for Remote Sensing Imagery
• Title（参考訳）: DiverseNet:リモートセンシングのための分割半教師付きセマンティックセマンティックセマンティックネットワーク
• Authors: Wanli Ma, Oktay Karakus, Paul L. Rosin
• Abstract要約: トレーニング中の精度と多様性を同時に促進し,マルチヘッド・マルチモデル半教師付き学習アルゴリズムを探索するDiverseNetを提案する。 DiverseNetの2つの手法、すなわちDiverseHeadとDiverseModelは、広く利用されている4つのリモートセンシング画像データセットにおいて、セマンティックセマンティックセグメンテーションのパフォーマンスが最も高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.882572508794915
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semi-supervised learning is designed to help reduce the cost of the manual labelling process by exploiting the use of useful features from a large quantity of unlabelled data during training. Since pixel-level manual labelling in large-scale remote sensing imagery is expensive, semi-supervised learning becomes an appropriate solution to this. However, most of the existing semi-supervised learning methods still lack efficient perturbation methods to promote diversity of features and the precision of pseudo labels during training. In order to fill this gap, we propose DiverseNet architectures which explore multi-head and multi-model semi-supervised learning algorithms by simultaneously promoting precision and diversity during training. The two proposed methods of DiverseNet, namely the DiverseHead and DiverseModel, achieve the highest semantic segmentation performance in four widely utilised remote sensing imagery data sets compared to state-of-the-art semi-supervised learning methods. Meanwhile, the proposed DiverseHead architecture is relatively lightweight in terms of parameter space compared to the state-of-the-art methods whilst reaching high-performance results for all the tested data sets.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習は、トレーニング中に大量の未学習データから有用な特徴を活用することで、手動ラベリングプロセスのコスト削減を支援するように設計されている。 大規模リモートセンシング画像における画素レベルの手動ラベリングは高価であるため、半教師付き学習が適切な解決策となる。 しかし,既存の半教師あり学習手法の多くは,学習中の特徴の多様性と擬似ラベルの精度を高めるための効率的な摂動法を欠いている。 このギャップを埋めるために、トレーニング中の精度と多様性を同時に促進し、マルチヘッドおよびマルチモデル半教師付き学習アルゴリズムを探索するDiverseNetアーキテクチャを提案する。 multiplehead と diversemodel の2つの手法は、最先端の半教師付き学習法と比較して、4つの広く活用されたリモートセンシング画像データセットにおいて、最も高い意味セグメンテーション性能を達成している。 一方、提案されたdiversativeheadアーキテクチャは、テストされたすべてのデータセットの高性能な結果に到達しながら、最先端のメソッドと比較してパラメータ空間の観点からは比較的軽量である。

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)
• Exploiting Minority Pseudo-Labels for Semi-Supervised Semantic Segmentation in Autonomous Driving [2.638145329894673]
  マイノリティ・クラス・ラーニングを強化するためのプロフェッショナル・トレーニング・モジュールと、より包括的なセマンティック情報を学ぶための一般的なトレーニング・モジュールを提案する。 実験では,ベンチマークデータセットの最先端手法と比較して優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T11:47:25Z)
• Erasing the Bias: Fine-Tuning Foundation Models for Semi-Supervised Learning [4.137391543972184]
  半教師付き学習(SSL)は目覚ましい進歩をみせており、多くの方法のバリエーションをもたらしている。 本稿では,FinSSLという新しいSSLアプローチを提案する。 我々は、FineSSLが複数のベンチマークデータセットにSSLの新たな状態を設定し、トレーニングコストを6倍以上削減し、さまざまな微調整と現代的なSSLアルゴリズムをシームレスに統合できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T03:33:12Z)
• Rethinking Transformers Pre-training for Multi-Spectral Satellite Imagery [78.43828998065071]
  教師なし学習の最近の進歩は、下流タスクにおける有望な結果を達成するための大きな視覚モデルの可能性を示している。 このような事前学習技術は、大量の未学習データが利用可能であることから、リモートセンシング領域でも最近研究されている。 本稿では,マルチモーダルで効果的に活用されるマルチスケール情報の事前学習と活用について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-08T16:18:04Z)
• Multi-Label Self-Supervised Learning with Scene Images [21.549234013998255]
  本稿では,シーン/マルチラベル画像SSLを多ラベル分類問題として扱うことで,画質の表現を学習可能であることを示す。 提案手法はMulti-Label Self-supervised Learning (MLS) と呼ばれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-07T04:04:22Z)
• GenCo: An Auxiliary Generator from Contrastive Learning for Enhanced Few-Shot Learning in Remote Sensing [9.504503675097137]
  我々は、バックボーンを事前訓練し、同時に特徴サンプルの変種を探索するジェネレータベースのコントラスト学習フレームワーク(GenCo)を導入する。 微調整では、補助ジェネレータを使用して、特徴空間内の限られたラベル付きデータサンプルを濃縮することができる。 本稿では,2つの重要なリモートセンシングデータセットにおいて,この手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-27T03:59:19Z)
• Two Approaches to Supervised Image Segmentation [55.616364225463066]
  本研究は、深層学習とマルチセットニューロンのアプローチの比較実験を開発する。 ディープラーニングアプローチは、画像セグメンテーションの実行の可能性を確認した。 代替のマルチセット手法では、計算資源をほとんど必要とせずに精度を向上することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-19T16:42:52Z)
• De-coupling and De-positioning Dense Self-supervised Learning [65.56679416475943]
  Dense Self-Supervised Learning (SSL)メソッドは、複数のオブジェクトでイメージを処理する際に、画像レベルの特徴表現を使用する際の制限に対処する。 本研究は, 層深度やゼロパディングに伴う受容野の増大によって生じる, 結合と位置バイアスに悩まされていることを示す。 我々はCOCOにおける本手法の利点と、オブジェクト分類、セマンティックセグメンテーション、オブジェクト検出のための新しい挑戦的ベンチマークであるOpenImage-MINIについて示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-29T18:07:25Z)
• A Dual-branch Self-supervised Representation Learning Framework for Tumour Segmentation in Whole Slide Images [12.961686610789416]
  自己教師付き学習(SSL)は、スライドイメージ全体のアノテーションオーバーヘッドを低減する代替ソリューションとして登場した。 これらのSSLアプローチは、識別画像の特徴を学習する際の性能を制限するマルチレゾリューションWSIを扱うために設計されていない。 マルチ解像度WSIから画像特徴を効果的に学習できるDSF-WSI(Dual-branch SSL Framework for WSI tumour segmentation)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-20T10:57:28Z)
• Training Methods of Multi-label Prediction Classifiers for Hyperspectral Remote Sensing Images [0.0]
  ハイパースペクトルリモートセンシング画像に対するマルチラベル・パッチレベルの分類法を提案する。 リモートセンシング画像から抽出した空間次元を縮小したパッチと全スペクトル深度を用いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-17T13:30:03Z)
• Learning Self-Supervised Low-Rank Network for Single-Stage Weakly and Semi-Supervised Semantic Segmentation [119.009033745244]
  本稿では,単一段階弱教師付き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(WSSS)と半教師付きセマンティクスセマンティクスセマンティクス(SSSS)のための自己教師付き低ランクネットワーク(SLRNet)を提案する。 SLRNetは、画像の異なるビューから複数の注意深いLR表現を同時に予測し、正確な擬似ラベルを学習する。 Pascal VOC 2012、COCO、L2IDデータセットの実験では、SLRNetは最先端のWSSSメソッドとSSSSメソッドの両方で、さまざまな設定で優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-19T09:19:55Z)
• DATA: Domain-Aware and Task-Aware Pre-training [94.62676913928831]
  我々は、自己教師付き学習(SSL)に特化した、シンプルで効果的なNASアプローチであるDataを提示する。 提案手法は,画像分類,オブジェクト検出,セマンティックセグメンテーションなど,下流タスクにおける計算コストの広い範囲にわたる有望な結果を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-17T02:38:49Z)
• Leveraging Ensembles and Self-Supervised Learning for Fully-Unsupervised Person Re-Identification and Text Authorship Attribution [77.85461690214551]
  完全ラベル付きデータからの学習は、Person Re-IdentificationやText Authorship Attributionなどのマルチメディアフォレスト問題において困難である。 近年の自己教師型学習法は,基礎となるクラスに意味的差異が有る場合に,完全ラベル付きデータを扱う際に有効であることが示されている。 本研究では,異なるクラスからのサンプルが顕著に多様性を持っていない場合でも,ラベルのないデータから学習できるようにすることにより,個人再認識とテキストオーサシップの属性に対処する戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T13:08:11Z)
• Semi-supervised Domain Adaptive Structure Learning [72.01544419893628]
  半教師付きドメイン適応 (SSDA) は,1) アノテーションの低いデータに過度に適合する手法と,2) ドメイン間の分散シフトの両方を克服しなければならない課題である。 SSLとDAの協調を正規化するための適応型構造学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-12T06:11:16Z)
• Clustering augmented Self-Supervised Learning: Anapplication to Land Cover Mapping [10.720852987343896]
  本稿では,自己教師型学習のためのクラスタリングに基づくプレテキストタスクを用いて,土地被覆マッピングの新しい手法を提案する。 社会的に関係のある2つのアプリケーションに対して,本手法の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-16T19:35:43Z)
• Learning Discriminative Representations for Multi-Label Image Recognition [13.13795708478267]
  マルチラベルタスクにおける識別的特徴を学習するための統合深層ネットワークを提案する。 ネットワーク全体を正規化することで、よく知られたResNet-101の適用性能が大幅に向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-23T12:10:46Z)
• Self-Supervised Learning of Graph Neural Networks: A Unified Review [50.71341657322391]
  ラベルなしサンプルを多用する新たなパラダイムとして,自己教師型学習が登場している。 SSLを用いたグラフニューラルネットワーク(GNNs)のトレーニング方法の統一レビューを提供します。 gnnに対するssl手法の処理は,様々な手法の類似性と相違に光を当て,新しい手法やアルゴリズムの開発段階を定めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-22T03:43:45Z)
• Learning Neural Network Subspaces [74.44457651546728]
  近年の観測は,ニューラルネットワーク最適化の展望の理解を深めている。 1つのモデルのトレーニングと同じ計算コストで、高精度ニューラルネットワークの線、曲線、単純軸を学習します。 1つのモデルのトレーニングと同じ計算コストで、高精度ニューラルネットワークの線、曲線、単純軸を学習します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-20T23:26:58Z)
• SemiNLL: A Framework of Noisy-Label Learning by Semi-Supervised Learning [58.26384597768118]
  SemiNLLはSS戦略とSSLモデルをエンドツーエンドで組み合わせた汎用フレームワークである。 我々のフレームワークは、様々なSS戦略やSSLバックボーンを吸収し、そのパワーを利用して有望なパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-02T01:49:47Z)
• PseudoSeg: Designing Pseudo Labels for Semantic Segmentation [78.35515004654553]
  ラベルなしまたは弱いラベル付きデータを用いたトレーニングのための構造化された擬似ラベルを生成するための擬似ラベルの再設計を提案する。 提案手法の有効性を,低データと高データの両方において示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-19T17:59:30Z)
• X-ModalNet: A Semi-Supervised Deep Cross-Modal Network for Classification of Remote Sensing Data [69.37597254841052]
  我々はX-ModalNetと呼ばれる新しいクロスモーダルディープラーニングフレームワークを提案する。 X-ModalNetは、ネットワークの上部にある高レベルな特徴によって構築されたアップダスタブルグラフ上にラベルを伝搬するため、うまく一般化する。 我々は2つのマルチモーダルリモートセンシングデータセット(HSI-MSIとHSI-SAR)上でX-ModalNetを評価し、いくつかの最先端手法と比較して大幅に改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-24T15:29:41Z)

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。