論文の概要: Frequency Decomposition-Driven Unsupervised Domain Adaptation for Remote Sensing Image Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04531v1
• Date: Sat, 6 Apr 2024 07:13:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 20:49:00.351633
• Title: Frequency Decomposition-Driven Unsupervised Domain Adaptation for Remote Sensing Image Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: リモートセンシング画像セマンティックセグメンテーションのための周波数分解駆動非教師なし領域適応
• Authors: Xianping Ma, Xiaokang Zhang, Xingchen Ding, Man-On Pun, Siwei Ma,
• Abstract要約: 非教師なし領域適応(UDA)技術に基づくリモートセンシング(RS)画像のクロスドメインセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスは、地球科学における深層学習を著しく進歩させた。 ドメイン間の空間的詳細とグローバルな文脈意味論を同時に維持することは依然として困難である。 クロスドメインセマンティックセグメンテーションにおける表現アライメントを誘導する新しい高周波数分解法(HLFD)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.606689882397223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross-domain semantic segmentation of remote sensing (RS) imagery based on unsupervised domain adaptation (UDA) techniques has significantly advanced deep-learning applications in the geosciences. Recently, with its ingenious and versatile architecture, the Transformer model has been successfully applied in RS-UDA tasks. However, existing UDA methods mainly focus on domain alignment in the high-level feature space. It is still challenging to retain cross-domain local spatial details and global contextual semantics simultaneously, which is crucial for the RS image semantic segmentation task. To address these problems, we propose novel high/low-frequency decomposition (HLFD) techniques to guide representation alignment in cross-domain semantic segmentation. Specifically, HLFD attempts to decompose the feature maps into high- and low-frequency components before performing the domain alignment in the corresponding subspaces. Secondly, to further facilitate the alignment of decomposed features, we propose a fully global-local generative adversarial network, namely GLGAN, to learn domain-invariant detailed and semantic features across domains by leveraging global-local transformer blocks (GLTBs). By integrating HLFD techniques and the GLGAN, a novel UDA framework called FD-GLGAN is developed to improve the cross-domain transferability and generalization capability of semantic segmentation models. Extensive experiments on two fine-resolution benchmark datasets, namely ISPRS Potsdam and ISPRS Vaihingen, highlight the effectiveness and superiority of the proposed approach as compared to the state-of-the-art UDA methods. The source code for this work will be accessible at https://github.com/sstary/SSRS.
• Abstract（参考訳）: 非教師なし領域適応(UDA)技術に基づくリモートセンシング(RS)画像のクロスドメインセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスは、地球科学における深層学習を著しく進歩させた。 近年,トランスフォーマーモデルがRS-UDAタスクに適用されている。 しかし、既存のUDAメソッドは主に高レベルの特徴空間におけるドメインアライメントに焦点を当てている。 領域横断的な空間的詳細とグローバルな文脈的意味論を同時に維持することは、RS画像セマンティックセグメンテーションタスクにとって重要な課題である。 これらの問題に対処するために、クロスドメインセマンティックセグメンテーションにおける表現アライメントを導くための新しい高周波数分解法(HLFD)を提案する。 具体的には、HLFDは対応する部分空間でドメインアライメントを実行する前に、特徴写像を高周波数成分と低周波数成分に分解しようとする。 次に,グローバルローカルトランスフォーマーブロック(GLTB)を活用して,ドメイン間のドメイン不変な詳細および意味的特徴を学習するための,完全にグローバルな生成的敵ネットワークであるGLGANを提案する。 HLFD技術とGLGANを統合することで、セマンティックセグメンテーションモデルのクロスドメイン転送性と一般化能力を向上させるために、FD-GLGANと呼ばれる新しいUDAフレームワークを開発した。 ISPRS Potsdam と ISPRS Vaihingen の2つの詳細なベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、提案手法の有効性と優位性を強調している。 この作業のソースコードはhttps://github.com/sstary/SSRS.comからアクセスできる。

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