論文の概要: SolarPanel Segmentation :Self-Supervised Learning for Imperfect Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12843v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 09:13:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 16:07:51.743606
• Title: SolarPanel Segmentation :Self-Supervised Learning for Imperfect Datasets
• Title（参考訳）: ソーラーパネルセグメンテーション : 不完全なデータセットの自己改善学習
• Authors: Sankarshanaa Sagaram, Aditya Kasliwal, Krish Didwania, Laven Srivastava, Pallavi Kailas, Ujjwal Verma
• Abstract要約: 本稿では,パネルセグメンテーションの課題,特に注釈付きデータの不足,および教師あり学習のための手動アノテーションの労働集約性について論じる。 これらの課題を解決するために、自己監視学習(SSL)を探求し、適用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing adoption of solar energy necessitates advanced methodologies for monitoring and maintenance to ensure optimal performance of solar panel installations. A critical component in this context is the accurate segmentation of solar panels from aerial or satellite imagery, which is essential for identifying operational issues and assessing efficiency. This paper addresses the significant challenges in panel segmentation, particularly the scarcity of annotated data and the labour-intensive nature of manual annotation for supervised learning. We explore and apply Self-Supervised Learning (SSL) to solve these challenges. We demonstrate that SSL significantly enhances model generalization under various conditions and reduces dependency on manually annotated data, paving the way for robust and adaptable solar panel segmentation solutions.
• Abstract（参考訳）: 太陽エネルギーの採用の増加は、ソーラーパネルの最適性能を確保するために、監視と保守のための高度な手法を必要とする。 この文脈における重要な要素は、航空または衛星画像からの正確なソーラーパネルのセグメンテーションであり、これは運用上の問題を特定し、効率を評価するのに不可欠である。 本稿では,パネルセグメンテーションにおける重要な課題,特に注釈データの不足と,教師付き学習のためのマニュアルアノテーションの労働集約性について述べる。 これらの課題を解決するために、自己監視学習(SSL)を探求し、適用します。 SSLは様々な条件下でのモデル一般化を著しく促進し、手動の注釈付きデータへの依存を低減し、堅牢で適応可能なソーラーパネルセグメンテーションソリューションへの道を開くことを実証する。

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