論文の概要: DDF: A Novel Dual-Domain Image Fusion Strategy for Remote Sensing Image Semantic Segmentation with Unsupervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02784v2
• Date: Thu, 24 Oct 2024 13:01:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:43:05.047981
• Title: DDF: A Novel Dual-Domain Image Fusion Strategy for Remote Sensing Image Semantic Segmentation with Unsupervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: DDF:unsupervised domain Adaptationを用いたリモートセンシング画像セマンティックセマンティックセグメンテーションのための新しいデュアルドメイン画像融合戦略
• Authors: Lingyan Ran, Lushuang Wang, Tao Zhuo, Yinghui Xing,
• Abstract要約: 非教師なしドメイン適応(UDA)は、対象ドメインからの未分類情報を組み込む際に有利であることが証明されている。 本稿では,新しいデュアルドメイン画像融合戦略とともに,ハイブリッドトレーニング戦略を提案する。 提案手法の有効性は,ISPRS Vaihingen および Potsdam データセットを用いて行った広範囲なベンチマーク実験およびアブレーション研究によって実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.223876661401282
• License:
• Abstract: Semantic segmentation of remote sensing images is a challenging and hot issue due to the large amount of unlabeled data. Unsupervised domain adaptation (UDA) has proven to be advantageous in incorporating unclassified information from the target domain. However, independently fine-tuning UDA models on the source and target domains has a limited effect on the outcome. This paper proposes a hybrid training strategy as well as a novel dual-domain image fusion strategy that effectively utilizes the original image, transformation image, and intermediate domain information. Moreover, to enhance the precision of pseudo-labels, we present a pseudo-label region-specific weight strategy. The efficacy of our approach is substantiated by extensive benchmark experiments and ablation studies conducted on the ISPRS Vaihingen and Potsdam datasets.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像のセマンティックセグメンテーションは、大量のラベルのないデータのために困難かつホットな問題である。 非教師なしドメイン適応(UDA)は、対象ドメインからの未分類情報を組み込む際に有利であることが証明されている。 しかし、ソースおよびターゲットドメイン上の独立に微調整されたUDAモデルは、結果に限定的な影響を及ぼす。 本稿では、原画像、変換画像、中間領域情報を効果的に活用する新しい二重領域画像融合戦略とともに、ハイブリッドトレーニング戦略を提案する。 さらに,擬似ラベルの精度を高めるために,擬似ラベル領域固有の重み戦略を提案する。 提案手法の有効性は,ISPRS Vaihingen および Potsdam データセットを用いて行った広範囲なベンチマーク実験およびアブレーション研究によって実証された。

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