論文の概要: Debiased Learning for Remote Sensing Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15393v1
• Date: Sun, 24 Dec 2023 03:33:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 18:14:55.568305
• Title: Debiased Learning for Remote Sensing Data
• Title（参考訳）: リモートセンシングデータのためのバイアス学習
• Authors: Chun-Hsiao Yeh, Xudong Wang, Stella X. Yu, Charles Hill, Zackery Steck, Scott Kangas, Aaron Reite
• Abstract要約: 本稿では,リモートセンシングデータに特化して,高度に効率的な半教師付きアプローチを提案する。 まず、このドメインに適した堅牢で弱い拡張を設計し、FixMatchフレームワークをリモートセンシングデータに適用する。 第2に,本モデルにより予測される実際のラベルと擬似ラベルの両方から得られる不均衡学習データのバイアスを除去し,効果的な半教師付き学習手法を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.794246747637104
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning has had remarkable success at analyzing handheld imagery such as consumer photos due to the availability of large-scale human annotations (e.g., ImageNet). However, remote sensing data lacks such extensive annotation and thus potential for supervised learning. To address this, we propose a highly effective semi-supervised approach tailored specifically to remote sensing data. Our approach encompasses two key contributions. First, we adapt the FixMatch framework to remote sensing data by designing robust strong and weak augmentations suitable for this domain. Second, we develop an effective semi-supervised learning method by removing bias in imbalanced training data resulting from both actual labels and pseudo-labels predicted by the model. Our simple semi-supervised framework was validated by extensive experimentation. Using 30\% of labeled annotations, it delivers a 7.1\% accuracy gain over the supervised learning baseline and a 2.1\% gain over the supervised state-of-the-art CDS method on the remote sensing xView dataset.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、大規模な人間のアノテーション(イメージネットなど)が利用可能であることから、消費者写真などのハンドヘルド画像の分析において顕著な成功を収めている。 しかし、リモートセンシングデータにはこのような広範なアノテーションがなく、教師あり学習の可能性を欠いている。 そこで本研究では,リモートセンシングデータに特化して,高効率な半教師付きアプローチを提案する。 我々のアプローチは2つの重要な貢献を含んでいる。 まず,この領域に適した頑健な強みと弱みを付与することで,fixmatchフレームワークをリモートセンシングデータに適用する。 第2に,本モデルにより予測される実際のラベルと擬似ラベルの両方から得られる不均衡学習データのバイアスを除去し,効果的な半教師付き学習手法を開発する。 我々の単純な半教師付きフレームワークは広範な実験によって検証された。 ラベル付きアノテーションの30\%を使用することで、教師付き学習ベースラインよりも7.1\%の精度向上と、リモートセンシングxviewデータセット上の教師付き最先端cdsメソッドに対する2.1\%向上を実現する。

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