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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04531v2
• Date: Tue, 29 Oct 2024 01:54:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:37:02.034053
• Title: Decomposition-based 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分解に基づく教師なしドメイン適応
• 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)技術は、地球科学のセマンティックセグメンテーションに不可欠である。 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た既存のUDA手法の多くは、局所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のに苦労している。 ドメイン不変表現学習を導くための新しい分解手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.606689882397223
• License:
• Abstract: Unsupervised domain adaptation (UDA) techniques are vital for semantic segmentation in geosciences, effectively utilizing remote sensing imagery across diverse domains. However, most existing UDA methods, which focus on domain alignment at the high-level feature space, struggle to simultaneously retain local spatial details and global contextual semantics. To overcome these challenges, a novel decomposition scheme is proposed to guide domain-invariant representation learning. Specifically, multiscale high/low-frequency decomposition (HLFD) modules are proposed to decompose feature maps into high- and low-frequency components across different subspaces. This decomposition is integrated into a fully global-local generative adversarial network (GLGAN) that incorporates global-local transformer blocks (GLTBs) to enhance the alignment of decomposed features. By integrating the HLFD scheme and the GLGAN, a novel decomposition-based UDA framework called De-GLGAN is developed to improve the cross-domain transferability and generalization capability of semantic segmentation models. Extensive experiments on two UDA benchmarks, namely ISPRS Potsdam and Vaihingen, and LoveDA Rural and Urban, demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed approach over existing state-of-the-art UDA methods. The source code for this work is accessible at https://github.com/sstary/SSRS.
• Abstract（参考訳）: 非教師なし領域適応(UDA)技術は、地球科学における意味的セグメンテーションに不可欠であり、様々な領域にわたるリモートセンシングイメージを効果的に活用する。 しかし、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た既存のUDA手法の多くは、局所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のに苦労している。 これらの課題を克服するために、ドメイン不変表現学習を導くための新しい分解スキームを提案する。 具体的には,マルチスケール高周波数分解 (HLFD) モジュールを提案し,各部分空間にまたがる高周波数成分と低周波数成分に特徴写像を分解する。 この分解は、グローバルローカルトランスフォーマーブロック(GLTB)を組み込んだ完全にグローバルな生成逆ネットワーク(GLGAN)に統合され、分解された特徴のアライメントを強化する。 HLFDスキームとGLGANを統合することで、意味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改善するために、De-GLGANと呼ばれる新しい分解ベースUDAフレームワークを開発した。 ISPRS Potsdam と Vaihingen と LoveDA Rural と Urban の2つの UDA ベンチマークによる大規模な実験は、既存の最先端 UDA 手法に対する提案手法の有効性と優位性を実証している。 この作業のソースコードはhttps://github.com/sstary/SSRSで公開されている。

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