論文の概要: Weakly-semi-supervised object detection in remotely sensed imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17449v1
- Date: Wed, 29 Nov 2023 08:43:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-30 22:05:07.226703
- Title: Weakly-semi-supervised object detection in remotely sensed imagery
- Title（参考訳）: リモートセンシング画像における弱半教師対象検出
- Authors: Ji Hun Wang, Jeremy Irvin, Beri Kohen Behar, Ha Tran, Raghav
Samavedam, Quentin Hsu, Andrew Y. Ng
- Abstract要約: リモートセンシング画像を用いた弱半教師付き物体検出(WSSOD)モデルを構築した。
我々は,FAIR1Mのバウンディングボックスラベル画像と風車検出データセットを用いて,大量の点ラベル付き画像を使用するWSSODモデルを訓練する。
2-10倍少ない境界ボックスラベル付き画像でトレーニングされたWSSODモデルは、フルセットの有界ボックスラベル付き画像でトレーニングされた完全教師付きモデルと同様に、または性能が良くなることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7464980644644386
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep learning for detecting objects in remotely sensed imagery can enable new
technologies for important applications including mitigating climate change.
However, these models often require large datasets labeled with bounding box
annotations which are expensive to curate, prohibiting the development of
models for new tasks and geographies. To address this challenge, we develop
weakly-semi-supervised object detection (WSSOD) models on remotely sensed
imagery which can leverage a small amount of bounding boxes together with a
large amount of point labels that are easy to acquire at scale in geospatial
data. We train WSSOD models which use large amounts of point-labeled images
with varying fractions of bounding box labeled images in FAIR1M and a wind
turbine detection dataset, and demonstrate that they substantially outperform
fully supervised models trained with the same amount of bounding box labeled
images on both datasets. Furthermore, we find that the WSSOD models trained
with 2-10x fewer bounding box labeled images can perform similarly to or
outperform fully supervised models trained on the full set of bounding-box
labeled images. We believe that the approach can be extended to other remote
sensing tasks to reduce reliance on bounding box labels and increase
development of models for impactful applications.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像における物体検出のためのディープラーニングは、気候変動の緩和を含む重要な応用のための新しい技術を可能にする。
しかしながら、これらのモデルは、しばしば、新しいタスクや地理のためのモデルの開発を禁止し、キュレートするのに高価なバウンディングボックスアノテーションでラベル付けされた大きなデータセットを必要とする。
この課題に対処するため,地理空間データの大規模取得が容易な大量の点ラベルとともに,少数の境界ボックスを活用可能なリモートセンシング画像を用いた弱半教師付き物体検出(WSSOD)モデルを開発した。
我々は,fair1mと風力タービン検出データセットで,境界ボックスラベル付き画像の比率が異なる,多量の点ラベル付き画像を使用するwssodモデルを訓練し,両者のデータセットで同じ量の境界ボックスラベル付き画像でトレーニングされた完全教師付きモデルを大幅に上回ることを示す。
さらに,2～10倍少ない境界ボックスラベル付き画像でトレーニングしたWSSODモデルは,フルセットの有界ボックスラベル付き画像でトレーニングした完全教師付きモデルと同等あるいは優れることがわかった。
このアプローチは他のリモートセンシングタスクにも拡張でき、バウンディングボックスラベルへの依存を減らし、影響のあるアプリケーションのためのモデルの開発を拡大できると考えています。
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