Fugu-MT 論文翻訳(概要): Label-free Anomaly Detection in Aerial Agricultural Images with Masked Image Modeling

論文の概要: Label-free Anomaly Detection in Aerial Agricultural Images with Masked Image Modeling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08931v1
Date: Sat, 13 Apr 2024 08:49:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-16 18:03:29.221860
Title: Label-free Anomaly Detection in Aerial Agricultural Images with Masked Image Modeling
Title（参考訳）: 仮面画像モデリングによる空中農業画像のラベルなし異常検出
Authors: Sambal Shikhar, Anupam Sobti,
Abstract要約: Masked Autoencoders (MAE)は、ラベルのない画像サンプルから意味のある正常な特徴を抽出する。我々は,異常画素の再構成を効果的に最小化する異常抑制損失機構を用いる。単一モデルは、Agri-Vision Challengeデータセット内のすべての異常カテゴリを一般化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46040036610482665
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Detecting various types of stresses (nutritional, water, nitrogen, etc.) in agricultural fields is critical for farmers to ensure maximum productivity. However, stresses show up in different shapes and sizes across different crop types and varieties. Hence, this is posed as an anomaly detection task in agricultural images. Accurate anomaly detection in agricultural UAV images is vital for early identification of field irregularities. Traditional supervised learning faces challenges in adapting to diverse anomalies, necessitating extensive annotated data. In this work, we overcome this limitation with self-supervised learning using a masked image modeling approach. Masked Autoencoders (MAE) extract meaningful normal features from unlabeled image samples which produces high reconstruction error for the abnormal pixels during reconstruction. To remove the need of using only ``normal" data while training, we use an anomaly suppression loss mechanism that effectively minimizes the reconstruction of anomalous pixels and allows the model to learn anomalous areas without explicitly separating ``normal" images for training. Evaluation on the Agriculture-Vision data challenge shows a mIOU score improvement in comparison to prior state of the art in unsupervised and self-supervised methods. A single model generalizes across all the anomaly categories in the Agri-Vision Challenge Dataset
Abstract（参考訳）: 農業分野における各種ストレス(栄養、水、窒素など)の検出は、農家にとって最大の生産性を確保することが重要である。しかし、ストレスは作物の種類や品種によって異なる形や大きさで現れる。したがって、これは農業画像における異常検出タスクとして位置づけられる。農業用UAV画像における正確な異常検出は、フィールドの不規則性の早期発見に不可欠である。従来の教師付き学習は、様々な異常に適応する上で課題に直面し、広範な注釈付きデータを必要とします。本研究では,マスク付き画像モデリング手法を用いて,この制限を自己教師型学習で克服する。 Masked Autoencoders (MAE)は、画像サンプルから有意な正常な特徴を抽出し、再構成中の異常画素に対する高い再構成誤差を生成する。トレーニング中に「正規」データのみを使用する必要をなくすために、異常画素の再構成を効果的に最小化し、トレーニング用に「正規」画像を明示的に分離することなく、異常領域を学習できる異常抑制損失機構を用いる。農業ビジョンデータ課題の評価は、教師なし・自己監督的手法における先行技術と比較すると、mIOUスコアが改善したことを示している。単一モデルによるAgri-Vision Challengeデータセットのすべての異常カテゴリの一般化

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