論文の概要: Learning to detect cloud and snow in remote sensing images from noisy labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08932v1
• Date: Wed, 17 Jan 2024 03:02:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 17:12:53.521592
• Title: Learning to detect cloud and snow in remote sensing images from noisy labels
• Title（参考訳）: ノイズラベルを用いたリモートセンシング画像における雲と雪の検出
• Authors: Zili Liu, Hao Chen, Wenyuan Li, Keyan Chen, Zipeng Qi, Chenyang Liu, Zhengxia Zou, Zhenwei Shi
• Abstract要約: リモートセンシング画像におけるシーンの複雑さとクラウドタイプの多様性は、多くの不正確なラベルをもたらす。 本稿では,リモートセンシング画像の雲や雪の検出に対するラベルノイズの影響を初めて考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.61590605351686
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting clouds and snow in remote sensing images is an essential preprocessing task for remote sensing imagery. Previous works draw inspiration from semantic segmentation models in computer vision, with most research focusing on improving model architectures to enhance detection performance. However, unlike natural images, the complexity of scenes and the diversity of cloud types in remote sensing images result in many inaccurate labels in cloud and snow detection datasets, introducing unnecessary noises into the training and testing processes. By constructing a new dataset and proposing a novel training strategy with the curriculum learning paradigm, we guide the model in reducing overfitting to noisy labels. Additionally, we design a more appropriate model performance evaluation method, that alleviates the performance assessment bias caused by noisy labels. By conducting experiments on models with UNet and Segformer, we have validated the effectiveness of our proposed method. This paper is the first to consider the impact of label noise on the detection of clouds and snow in remote sensing images.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像における雲や雪の検出は、リモートセンシング画像に不可欠な前処理作業である。 コンピュータビジョンにおけるセマンティックセグメンテーションモデルからインスピレーションを得ており、ほとんどの研究は検出性能を向上させるためにモデルアーキテクチャの改善に焦点を当てている。 しかし、自然画像とは異なり、シーンの複雑さとリモートセンシング画像におけるクラウドタイプの多様性は、クラウドやスノー検出データセットに多くの不正確なラベルをもたらし、トレーニングやテストプロセスに不要なノイズをもたらす。 新たなデータセットを構築し,カリキュラム学習パラダイムを用いた新たなトレーニング戦略を提案することにより,ノイズラベルへの過度な適合を抑えるモデルを導出する。 さらに,ノイズラベルによる性能評価バイアスを軽減するため,より適切なモデル性能評価手法を設計する。 unet と segformer を用いたモデル実験を行い,提案手法の有効性を検証した。 本稿では,リモートセンシング画像におけるラベルノイズが雲や雪の検出に与える影響を最初に検討した。

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