論文の概要: TreeFormers -- An Exploration of Vision Transformers for Deforestation Driver Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15989v1
• Date: Sat, 25 May 2024 00:07:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 01:39:22.747945
• Title: TreeFormers -- An Exploration of Vision Transformers for Deforestation Driver Classification
• Title（参考訳）: TreeFormers -- 森林破壊運転者分類のための視覚変換器の探索
• Authors: Uche Ochuba,
• Abstract要約: 本稿では,インドネシアの森林の衛星画像を用いて森林破壊の要因を分類するための視覚変換器(ViT)の適用について検討する。 私のアルゴリズムの入力は332x332ピクセルの衛星画像です。 私は、森林破壊ドライバークラス、草原低木、他はプランテーション、または小規模農業を予測するために、ViTアーキテクチャを使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper addresses the critical issue of deforestation by exploring the application of vision transformers (ViTs) for classifying the drivers of deforestation using satellite imagery from Indonesian forests. Motivated by the urgency of this problem, I propose an approach that leverages ViTs and machine learning techniques. The input to my algorithm is a 332x332-pixel satellite image, and I employ a ViT architecture to predict the deforestation driver class; grassland shrubland, other, plantation, or smallholder agriculture. My methodology involves fine-tuning a pre-trained ViT on a dataset from the Stanford ML Group, and I experiment with rotational data augmentation techniques (among others) and embedding of longitudinal data to improve classification accuracy. I also tried training a ViT from scratch. Results indicate a significant improvement over baseline models, achieving a test accuracy of 72.9%. I conduct a comprehensive analysis, including error patterns and metrics, to highlight the strengths and limitations of my approach. This research contributes to the ongoing efforts to address deforestation challenges through advanced computer vision techniques.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,インドネシアの森林の衛星画像を用いて森林破壊の要因を分類するために視覚変換器(ViT)を応用することによる森林破壊の重大な問題に対処する。 この問題の緊急性に感銘を受け,ViTと機械学習技術を活用したアプローチを提案する。 私のアルゴリズムへの入力は332x332ピクセルの衛星画像であり、私は森林破壊ドライバークラス、草地低木、他、プランテーション、または小規模農業を予測するためにViTアーキテクチャを使用します。 私の方法論は、スタンフォードMLグループからデータセット上でトレーニング済みのViTを微調整することと、回転データ増強技術(他)と縦データの埋め込みによる分類精度の向上を試行しています。 また、スクラッチからViTのトレーニングも試しました。 その結果、ベースラインモデルよりも大幅に改善され、72.9%のテスト精度が達成された。 私は、私のアプローチの強みと限界を強調するために、エラーパターンやメトリクスを含む包括的な分析を行います。 本研究は、先進的なコンピュータビジョン技術による森林破壊問題への取り組みに貢献する。

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