論文の概要: Leveraging Segment Anything Model in Identifying Buildings within Refugee Camps (SAM4Refugee) from Satellite Imagery for Humanitarian Operations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11381v1
- Date: Tue, 16 Jul 2024 04:52:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-17 18:22:47.600646
- Title: Leveraging Segment Anything Model in Identifying Buildings within Refugee Camps (SAM4Refugee) from Satellite Imagery for Humanitarian Operations
- Title（参考訳）: 人道支援のための衛星画像からの難民キャンプ(SAM4Refugee)内の建物識別におけるセグメンションの活用
- Authors: Yunya Gao,
- Abstract要約: 本研究は,セグメンテーション・セグメンテーション・タスクにおいて,セグメンテーション・アロイング・モデル(SAM)とその分岐の一つであるSAM-Adapterの利用について検討する。
SAM-AdapterはSAMの軽量な適応であり、様々な難民キャンプでこの抽出作業の強力なツールとして登場した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Updated building footprints with refugee camps from high-resolution satellite imagery can support related humanitarian operations. This study explores the utilization of the "Segment Anything Model" (SAM) and one of its branches, SAM-Adapter, for semantic segmentation tasks in the building extraction from satellite imagery. SAM-Adapter is a lightweight adaptation of the SAM and emerges as a powerful tool for this extraction task across diverse refugee camps. Our research proves that SAM-Adapter excels in scenarios where data availability is limited compared to other classic (e.g., U-Net) or advanced semantic segmentation models (e.g., Transformer). Furthermore, the impact of upscaling techniques on model performance is highlighted, with methods like super-resolution (SR) models proving invaluable for improving model performance. Additionally, the study unveils intriguing phenomena, including the model's rapid convergence in the first training epoch when using upscaled image data for training, suggesting opportunities for future research. The codes covering each step from data preparation, model training, model inferencing, and the generation of Shapefiles for predicted masks are available on a GitHub repository to benefit the extended scientific community and humanitarian operations.
- Abstract（参考訳）: 高解像度の衛星画像から避難キャンプのある建物の足跡が更新され、関連する人道支援が可能になった。
本研究では,衛星画像から建物を抽出する際のセグメンテーションのセグメンテーションにおける「セグメンテーション・アシング・モデル」と,その1つの枝であるSAM-Adapterの利用について検討する。
SAM-AdapterはSAMの軽量な適応であり、様々な難民キャンプでこの抽出作業の強力なツールとして登場した。
我々の研究は、SAM-Adapterが、他の古典的(例えば、U-Net)や高度なセマンティックセグメンテーションモデル(例えば、Transformer)と比較して、データの可用性が制限されるシナリオで優れていることを証明している。
さらに,モデル性能向上に有効な超解像(SR)モデルなどの手法を用いて,アップスケーリング手法がモデル性能に与える影響を強調した。
さらに、この研究は、トレーニングのためにスケールアップされた画像データを使用する最初の訓練時代におけるモデルの急速な収束を含む興味深い現象を明らかにし、将来の研究の機会を示唆している。
データ準備、モデルトレーニング、モデル推論、予測マスクのためのShapefileの生成の各ステップをカバーするコードは、拡張された科学コミュニティと人道活動の恩恵を受けるためにGitHubリポジトリで公開されている。
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