論文の概要: Learning without Exact Guidance: Updating Large-scale High-resolution
Land Cover Maps from Low-resolution Historical Labels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02746v2
- Date: Fri, 8 Mar 2024 09:59:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-11 10:51:49.905552
- Title: Learning without Exact Guidance: Updating Large-scale High-resolution
Land Cover Maps from Low-resolution Historical Labels
- Title（参考訳）: 厳密な指導を伴わない学習:低解像度歴史ラベルによる大規模高解像度土地被覆マップの更新
- Authors: Zhuohong Li, Wei He, Jiepan Li, Fangxiao Lu, Hongyan Zhang
- Abstract要約: 大規模な高解像度(HR)の土地被覆マッピングは、地球の表面を調査し、人類が直面する多くの課題を解決するための重要な課題である。
本研究では,大規模人事地被覆地図作成のための効率的かつ弱教師付きフレームワーク(Paraformer)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.18540804614798
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large-scale high-resolution (HR) land-cover mapping is a vital task to survey
the Earth's surface and resolve many challenges facing humanity. However, it is
still a non-trivial task hindered by complex ground details, various landforms,
and the scarcity of accurate training labels over a wide-span geographic area.
In this paper, we propose an efficient, weakly supervised framework
(Paraformer) to guide large-scale HR land-cover mapping with easy-access
historical land-cover data of low resolution (LR). Specifically, existing
land-cover mapping approaches reveal the dominance of CNNs in preserving local
ground details but still suffer from insufficient global modeling in various
landforms. Therefore, we design a parallel CNN-Transformer feature extractor in
Paraformer, consisting of a downsampling-free CNN branch and a Transformer
branch, to jointly capture local and global contextual information. Besides,
facing the spatial mismatch of training data, a pseudo-label-assisted training
(PLAT) module is adopted to reasonably refine LR labels for weakly supervised
semantic segmentation of HR images. Experiments on two large-scale datasets
demonstrate the superiority of Paraformer over other state-of-the-art methods
for automatically updating HR land-cover maps from LR historical labels.
- Abstract（参考訳）: 大規模な高解像度(HR)の土地被覆マッピングは、地球の表面を調査し、人類が直面する多くの課題を解決するために不可欠である。
しかし、複雑な地形、様々な地形、広範にわたる地理的領域での正確な訓練ラベルの不足などによって妨げられている非自明な作業である。
本稿では,低解像度の歴史的土地被覆データ(LR)を用いた大規模人為的土地被覆地図作成のための,効率的で弱教師付きフレームワーク(Paraformer)を提案する。
特に、既存の土地被覆マッピングアプローチは、ローカルな土地の詳細を保存するのにcnnが優勢であるが、様々な地形におけるグローバルモデリングが不十分であることを示している。
そこで、パラフォーマにおける並列cnn変換機能抽出器を、ダウンサンプリングフリーcnnブランチとトランスフォーマブランチからなる並列cnn変換機能抽出器で設計し、局所的およびグローバル的コンテクスト情報を同時取得する。
さらに、トレーニングデータの空間的ミスマッチに直面して、擬似ラベル支援トレーニング(PLAT)モジュールを用いて、HR画像の弱い教師付きセマンティックセグメンテーションのためにLRラベルを合理的に洗練する。
2つの大規模データセットの実験は、LR履歴ラベルからHRランドカバーマップを自動更新する他の最先端手法よりもParaformerの方が優れていることを示す。
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