論文の概要: Impacts of Color and Texture Distortions on Earth Observation Data in Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04385v2
• Date: Fri, 12 Apr 2024 10:15:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 17:23:29.221274
• Title: Impacts of Color and Texture Distortions on Earth Observation Data in Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習における色彩とテクスチャの歪みが地球観測データに及ぼす影響
• Authors: Martin Willbo, Aleksis Pirinen, John Martinsson, Edvin Listo Zec, Olof Mogren, Mikael Nilsson,
• Abstract要約: 土地被覆分類と変化検出はリモートセンシングと地球観測の重要な応用である。 入力EOデータの異なる視覚特性がモデルの予測に与える影響はよく分かっていない。 ランドカバー分類のための複数の最先端セグメンテーションネットワークを用いて実験を行い、色歪みよりも一般的にテクスチャに敏感であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.128534415575421
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Land cover classification and change detection are two important applications of remote sensing and Earth observation (EO) that have benefited greatly from the advances of deep learning. Convolutional and transformer-based U-net models are the state-of-the-art architectures for these tasks, and their performances have been boosted by an increased availability of large-scale annotated EO datasets. However, the influence of different visual characteristics of the input EO data on a model's predictions is not well understood. In this work we systematically examine model sensitivities with respect to several color- and texture-based distortions on the input EO data during inference, given models that have been trained without such distortions. We conduct experiments with multiple state-of-the-art segmentation networks for land cover classification and show that they are in general more sensitive to texture than to color distortions. Beyond revealing intriguing characteristics of widely used land cover classification models, our results can also be used to guide the development of more robust models within the EO domain.
• Abstract（参考訳）: 土地被覆分類と変化検出は、深層学習の進歩から大きな恩恵を受けたリモートセンシングと地球観測(EO)の2つの重要な応用である。 畳み込みとトランスフォーマーベースのU-netモデルは、これらのタスクの最先端アーキテクチャであり、そのパフォーマンスは、大規模なアノテーション付きEOデータセットの可用性の向上によって向上している。 しかし、入力EOデータの異なる視覚特性がモデルの予測に与える影響はよく分かっていない。 本研究では, 入力EOデータに対する色とテクスチャに基づく歪みに対して, モデル感度を系統的に検討する。 ランドカバー分類のための複数の最先端セグメンテーションネットワークを用いて実験を行い、色歪みよりも一般的にテクスチャに敏感であることを示す。 広範に使用されている土地被覆分類モデルの興味深い特徴を明らかにすることに加えて,EO領域内でのより堅牢なモデルの開発をガイドするためにも,この結果が有効である。

関連論文リスト

• Explanatory Model Monitoring to Understand the Effects of Feature Shifts on Performance [61.06245197347139]
  そこで本研究では,機能シフトによるブラックボックスモデルの振る舞いを説明する新しい手法を提案する。 本稿では,最適輸送と共有値の概念を組み合わせた提案手法について,説明的性能推定として紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-24T18:28:19Z)
• The Importance of Model Inspection for Better Understanding Performance Characteristics of Graph Neural Networks [15.569758991934934]
  脳形状分類タスクに適用したグラフニューラルネットワークの特徴学習特性に対するモデル選択の影響について検討する。 モデルの異なるレイヤに機能の埋め込みを組み込むことで、かなりの違いが見つかります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T13:26:18Z)
• DetDiffusion: Synergizing Generative and Perceptive Models for Enhanced Data Generation and Perception [78.26734070960886]
  現在の知覚モデルは、リソース集約的なデータセットに大きく依存している。 セグメンテーションを通じて知覚認識損失(P.A.損失)を導入し、品質と制御性の両方を改善した。 本手法は,世代間における知覚認識属性(P.A. Attr)の抽出と利用により,データ拡張をカスタマイズする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T04:58:03Z)
• Quantifying Overfitting: Introducing the Overfitting Index [0.0]
  オーバーフィッティング(overfitting)とは、トレーニングデータでは優れたパフォーマンスを示すが、目に見えないデータではフェールである。 本稿では、モデルが過度に適合する傾向を定量的に評価するために考案された新しい指標であるOverfitting Index(OI)を紹介する。 我々の結果は、アーキテクチャ全体にわたる変数過度な振る舞いを強調し、データ拡張による緩和的な影響を強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-16T21:32:57Z)
• Studying How to Efficiently and Effectively Guide Models with Explanations [52.498055901649025]
  「モデルガイダンス」とは「正しい理由のために正しい」ことを保証するためにモデルの説明を規則化する考え方である。 PASCAL VOC 2007 および MS COCO 2014 データセット上で, 各種損失関数, 帰属方法, モデル, 誘導深度について詳細な評価を行う。 具体的には、一般的に使用されるセグメンテーションマスクよりもはるかに安価で入手可能なバウンディングボックスアノテーションを用いてモデルをガイドする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-21T15:34:50Z)
• Fact or Artifact? Revise Layer-wise Relevance Propagation on various ANN Architectures [0.0]
  レイヤワイド関連伝搬(Layer-wise Relevance propagation, LRP)は、さまざまなニューラルネットワーク(ANN)アーキテクチャに関する洞察を明らかにするための強力な技術である。 本稿では,対象物と事実を分離する関連地図の品質向上のためのモデル焦点制御手法とガイダンスを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-23T20:26:58Z)
• A Study on the Generality of Neural Network Structures for Monocular Depth Estimation [14.09373215954704]
  分子深度推定の一般化に向けて,様々なバックボーンネットワークを深く研究する。 我々は、分布内と分布外の両方のデータセット上で、最先端のモデルを評価する。 我々はトランスフォーマーがCNNよりも強い形状バイアスを示すのを観察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-09T04:58:12Z)
• CHALLENGER: Training with Attribution Maps [63.736435657236505]
  ニューラルネットワークのトレーニングに属性マップを利用すると、モデルの正規化が向上し、性能が向上することを示す。 特に、我々の汎用的なドメインに依存しないアプローチは、ビジョン、自然言語処理、時系列タスクにおける最先端の結果をもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-30T13:34:46Z)
• Investigating classification learning curves for automatically generated and labelled plant images [0.1338174941551702]
  本研究では,異なる生育段階のマニトバ草原に共通する作物や雑草を代表とする植物画像のデータセットを提示する。 本稿では、ResNetアーキテクチャを用いて、このデータに基づく分類タスクの学習曲線を決定する。 ラベルノイズとトレーニング可能なパラメータの低減が,このデータセットの学習曲線に与える影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-22T23:28:42Z)
• Stereopagnosia: Fooling Stereo Networks with Adversarial Perturbations [71.00754846434744]
  知覚不能な加法的摂動は,差分マップを著しく変更できることを示す。 敵データ拡張に使用すると、我々の摂動はより堅牢なトレーニングされたモデルをもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-21T19:20:09Z)
• RGB-D Salient Object Detection: A Survey [195.83586883670358]
  様々な観点からRGB-Dに基づくSODモデルを総合的に調査する。 また、このドメインからSODモデルと人気のあるベンチマークデータセットもレビューします。 今後の研究に向けたRGB-DベースのSODの課題と方向性について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-01T10:01:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。