論文の概要: CromSS: Cross-modal pre-training with noisy labels for remote sensing image segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01217v1
• Date: Thu, 2 May 2024 11:58:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-03 16:44:25.392476
• Title: CromSS: Cross-modal pre-training with noisy labels for remote sensing image segmentation
• Title（参考訳）: CromSS:リモートセンシング画像セグメンテーションのためのノイズラベルを用いたクロスモーダル事前学習
• Authors: Chenying Liu, Conrad Albrecht, Yi Wang, Xiao Xiang Zhu,
• Abstract要約: 画素 x 上のクラス分布 P(d)(x,c) と、所定の地理空間シーンの複数のセンサ/モダリティ d でモデル化されたクラス c を利用するクロスモーダルサンプル選択法 (CromSS) を提案する。 ノイズラベルサンプリングは、ノイズクラスラベルP(d)(x,c=y(x))の各センサdの信頼度によって決定される。 提案手法の性能を検証するため,世界規模のSSL4EO-S12によるSentinel-1(レーダー)およびSentinel-2(光学)衛星画像を用いた実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.276988929148143
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the potential of noisy labels y to pretrain semantic segmentation models in a multi-modal learning framework for geospatial applications. Specifically, we propose a novel Cross-modal Sample Selection method (CromSS) that utilizes the class distributions P^{(d)}(x,c) over pixels x and classes c modelled by multiple sensors/modalities d of a given geospatial scene. Consistency of predictions across sensors $d$ is jointly informed by the entropy of P^{(d)}(x,c). Noisy label sampling we determine by the confidence of each sensor d in the noisy class label, P^{(d)}(x,c=y(x)). To verify the performance of our approach, we conduct experiments with Sentinel-1 (radar) and Sentinel-2 (optical) satellite imagery from the globally-sampled SSL4EO-S12 dataset. We pair those scenes with 9-class noisy labels sourced from the Google Dynamic World project for pretraining. Transfer learning evaluations (downstream task) on the DFC2020 dataset confirm the effectiveness of the proposed method for remote sensing image segmentation.
• Abstract（参考訳）: 地理空間的応用のためのマルチモーダル学習フレームワークにおいて,事前学習型セマンティックセマンティックセマンティクスモデルに対する雑音ラベルyの可能性について検討する。 具体的には、画素 x とクラス c 上のクラス分布 P^{(d)}(x,c) を利用するクロスモーダルサンプル選択法(CromSS)を提案する。 センサ$d$間の予測の一貫性は、P^{(d)}(x,c)のエントロピーによって共同で通知される。 ノイズラベルサンプリングは、ノイズクラスラベル P^{(d)}(x,c=y(x)) における各センサdの信頼度によって決定される。 提案手法の有効性を検証するため,世界規模のSSL4EO-S12データセットから,Sentinel-1(レーダー)とSentinel-2(光学)の衛星画像を用いて実験を行った。 これらのシーンは、事前トレーニングのためにGoogle Dynamic Worldプロジェクトから派生した9クラスのノイズラベルとペアリングします。 DFC2020データセットの転送学習評価(ダウンストリームタスク)により,リモートセンシング画像セグメンテーションにおける提案手法の有効性が確認された。

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