論文の概要: Generalizable Disaster Damage Assessment via Change Detection with Vision Foundation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08020v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 09:21:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 17:45:58.570967
• Title: Generalizable Disaster Damage Assessment via Change Detection with Vision Foundation Model
• Title（参考訳）: ビジョンファウンデーションモデルによる変更検出による総合的防災評価
• Authors: Kyeongjin Ahn, Sungwon Han, Sungwon Park, Jihee Kim, Sangyoon Park, Meeyoung Cha,
• Abstract要約: 本稿では, DAVI(Disaster Assessment with VIsion foundation model)を提案する。 DAVIは、ソース領域でトレーニングされたモデルからイメージセグメンテーション基礎モデルにタスク固有の知識を統合し、ターゲット領域の損傷の可能性を示す擬似ラベルを生成する。 次に、ピクセルと全体像の両方をターゲットとした2段階の精細化プロセスを使用して、災害現場におけるより正確に変化を特定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.016411785224317
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing frequency and intensity of natural disasters demand more sophisticated approaches for rapid and precise damage assessment. To tackle this issue, researchers have developed various methods on disaster benchmark datasets from satellite imagery to aid in detecting disaster damage. However, the diverse nature of geographical landscapes and disasters makes it challenging to apply existing methods to regions unseen during training. We present DAVI (Disaster Assessment with VIsion foundation model), which overcomes domain disparities and detects structural damage (e.g., building) without requiring ground-truth labels of the target region. DAVI integrates task-specific knowledge from a model trained on source regions with an image segmentation foundation model to generate pseudo labels of possible damage in the target region. It then employs a two-stage refinement process, targeting both the pixel and overall image, to more accurately pinpoint changes in disaster-struck areas based on before-and-after images. Comprehensive evaluations demonstrate that DAVI achieves exceptional performance across diverse terrains (e.g., USA and Mexico) and disaster types (e.g., wildfires, hurricanes, and earthquakes). This confirms its robustness in assessing disaster impact without dependence on ground-truth labels.
• Abstract（参考訳）: 自然災害の頻度と強度の増大は、迅速かつ正確な被害評価のためのより洗練されたアプローチを要求する。 この問題に対処するため、衛星画像からの災害評価データセットの様々な手法を開発し、災害被害の検知に役立てている。 しかし、地理的景観や災害の多様さは、訓練中に見えない地域に既存の手法を適用することを困難にしている。 本稿では, DAVI(Disaster Assessment with VIsion foundation model)を提案する。 DAVIは、ソース領域でトレーニングされたモデルからイメージセグメンテーション基礎モデルにタスク固有の知識を統合し、ターゲット領域の損傷の可能性を示す擬似ラベルを生成する。 次に、ピクセルと全体像の両方をターゲットとした2段階の精錬プロセスを使用して、前と後の画像に基づいて災害現場の変化をより正確に特定する。 総合的な評価は、DAVIが様々な地形(米国、メキシコなど)と災害種(例、山火事、ハリケーン、地震)で例外的な性能を発揮することを示している。 このことは、地道ラベルに依存しない災害影響の評価において、その堅牢性を確認している。

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