論文の概要: Compositional Oil Spill Detection Based on Object Detector and Adapted
Segment Anything Model from SAR Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07502v1
- Date: Mon, 15 Jan 2024 07:03:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-17 18:00:14.563361
- Title: Compositional Oil Spill Detection Based on Object Detector and Adapted
Segment Anything Model from SAR Images
- Title（参考訳）: SAR画像からのオブジェクト検出器と適応セグメントモデルに基づく組成油流出検出
- Authors: Wenhui Wu, Man Sing Wong, Xinyu Yu, Guoqiang Shi, Coco Yin Tung Kwok,
Kang Zou
- Abstract要約: 本稿では,オブジェクト検出器(例:YOLOv8),適応セグメント・アニーシング・モデル(SAM),命令マスク・フュージョン(OMF)モジュールからなる複合油流出検出フレームワークSAM-OILを提案する。
SAM-OILは,石油流出検出における強力なSAMの最初の応用である。特に,SAM-OIL戦略では,YOLOv8を用いて油流出関連物のカテゴリとバウンディングボックスを取得し,適応SAMにバウンディングボックスを入力し,カテゴリ非依存マスクを検索し,最後に秩序マスク融合(OMF)モジュールを用いてマスクとカテゴリを融合させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4801004964984545
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Semantic segmentation-based methods have attracted extensive attention in oil
spill detection from SAR images. However, the existing approaches require a
large number of finely annotated segmentation samples in the training stage. To
alleviate this issue, we propose a composite oil spill detection framework,
SAM-OIL, comprising an object detector (e.g., YOLOv8), an adapted Segment
Anything Model (SAM), and an Ordered Mask Fusion (OMF) module. SAM-OIL is the
first application of the powerful SAM in oil spill detection. Specifically, the
SAM-OIL strategy uses YOLOv8 to obtain the categories and bounding boxes of oil
spill-related objects, then inputs bounding boxes into the adapted SAM to
retrieve category-agnostic masks, and finally adopts the Ordered Mask Fusion
(OMF) module to fuse the masks and categories. The adapted SAM, combining a
frozen SAM with a learnable Adapter module, can enhance SAM's ability to
segment ambiguous objects. The OMF module, a parameter-free method, can
effectively resolve pixel category conflicts within SAM. Experimental results
demonstrate that SAM-OIL surpasses existing semantic segmentation-based oil
spill detection methods, achieving mIoU of 69.52%. The results also indicated
that both OMF and Adapter modules can effectively improve the accuracy in
SAM-OIL.
- Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションに基づく手法は,SAR画像からの油流出検出に広く注目されている。
しかし、既存のアプローチでは、トレーニング段階で多数の細かい注釈付きセグメンテーションサンプルが必要である。
この問題を軽減するために,オブジェクト検出器(例:YOLOv8),適応セグメント・アニーシング・モデル(SAM),命令マスク・フュージョン(OMF)モジュールからなる複合油流出検知フレームワークSAM-OILを提案する。
SAM-OILは石油流出検知における強力なSAMの最初の応用である。
具体的には、SAM-OIL 戦略は YOLOv8 を用いて、石油流出関連物のカテゴリとバウンディングボックスを取得し、その後、適応されたSAM にバウンディングボックスを入力してカテゴリ非依存マスクを検索し、最後に、マスクとカテゴリを融合させるために Ordered Mask Fusion (OMF) モジュールを採用する。
適応されたSAMは、凍ったSAMと学習可能なAdapterモジュールを組み合わせることで、SAMの曖昧なオブジェクトを分割する能力を高めることができる。
パラメータフリーなOMFモジュールはSAM内の画素カテゴリ競合を効果的に解決することができる。
実験の結果、SAM-OILは既存のセマンティックセグメンテーションに基づくオイル流出検出法を超え、69.52%のmIoUを達成した。
また,OMFモジュールとAdapterモジュールはSAM-OILの精度を効果的に向上できることを示した。
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