論文の概要: Weak Labeling for Cropland Mapping in Africa

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07014v1
• Date: Sat, 13 Jan 2024 08:45:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 20:05:26.394029
• Title: Weak Labeling for Cropland Mapping in Africa
• Title（参考訳）: アフリカにおける作物マッピングのための弱ラベル化
• Authors: Gilles Quentin Hacheme, Akram Zaytar, Girmaw Abebe Tadesse, Caleb Robinson, Rahul Dodhia, Juan M. Lavista Ferres, Stephen Wood
• Abstract要約: 作物のマッピングは、環境、農業、食料安全保障の課題に対処する上で重要な役割を担っている。 アフリカでは、高解像度の作物地図の入手が限られているため、実用的な応用がしばしば妨げられている。 本稿では、教師なしオブジェクトクラスタリングを利用して、既存の弱いラベルを洗練する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5759681393339697
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cropland mapping can play a vital role in addressing environmental, agricultural, and food security challenges. However, in the context of Africa, practical applications are often hindered by the limited availability of high-resolution cropland maps. Such maps typically require extensive human labeling, thereby creating a scalability bottleneck. To address this, we propose an approach that utilizes unsupervised object clustering to refine existing weak labels, such as those obtained from global cropland maps. The refined labels, in conjunction with sparse human annotations, serve as training data for a semantic segmentation network designed to identify cropland areas. We conduct experiments to demonstrate the benefits of the improved weak labels generated by our method. In a scenario where we train our model with only 33 human-annotated labels, the F_1 score for the cropland category increases from 0.53 to 0.84 when we add the mined negative labels.
• Abstract（参考訳）: 作物マッピングは、環境、農業、食料安全保障の課題に取り組む上で重要な役割を果たす。 しかし、アフリカの文脈では、高分解能農耕地図の入手が制限されるため、実用的な応用がしばしば妨げられる。 このようなマップは通常、人間のラベル付けを必要とするため、スケーラビリティのボトルネックが生じる。 そこで本研究では, 教師なしオブジェクトクラスタリングを用いて, 地球規模の作物地図から得られたような, 既存の弱いラベルを改良する手法を提案する。 改良されたラベルは、希少な人間のアノテーションとともに、農地の特定のために設計されたセグメンテーションネットワークのトレーニングデータとして機能する。 提案手法により得られた弱ラベルの改善効果を実証するために実験を行った。 33個のラベルでモデルをトレーニングするシナリオでは、作物カテゴリーのF_1スコアがマイナスラベルを追加すると0.53から0.84に増加する。

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