論文の概要: DINOv2 Rocks Geological Image Analysis: Classification, Segmentation, and Interpretability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18100v3
- Date: Thu, 12 Sep 2024 16:32:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-13 21:20:46.233147
- Title: DINOv2 Rocks Geological Image Analysis: Classification, Segmentation, and Interpretability
- Title（参考訳）: DINOv2 Rocks Geological Image Analysis: Classification, Segmentation, and Interpretability
- Authors: Florent Brondolo, Samuel Beaussant,
- Abstract要約: 本研究では, 岩石試料のCTスキャン画像の分類, セグメンテーション, 解釈可能性について検討した。
地質画像解析において, その有効性, 効率, 適応性を評価するために, セグメンテーション法の比較を行った。
- 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: Recent advancements in computer vision have significantly improved image analysis tasks. Yet, deep learning models often struggle when applied to domains outside their training distribution, such as in geosciences, where domain-specific data can be scarce. This study investigates the classification, segmentation, and interpretability of CT-scan images of rock samples, focusing on the application of modern computer vision techniques to geoscientific tasks. We compare a range of segmentation methods to assess their efficacy, efficiency, and adaptability in geological image analysis. The methods evaluated include Otsu thresholding, clustering techniques (K-means, fuzzy C-means), a supervised machine learning approach (Random Forest), and deep learning models (UNet, ResNet152, and DINOv2), using ten binary sandstone datasets and three multi-class calcite datasets. DINOv2 was selected for its promising results in feature extraction and its potential applicability in geoscientific tasks, prompting further assessment of its interpretability and effectiveness in processing CT-scanned rock data. For classification, a non-fine-tuned DINOv2 demonstrates strong performance in classifying rock images, even when the CT-scans are outside its original training set. In segmentation tasks, thresholding and clustering techniques, though computationally efficient, produce subpar results despite preprocessing efforts. In contrast, supervised methods achieve better performance. While deep learning methods demand greater computational resources, they require minimal intervention and offer superior generalization. A LoRA fine-tuned DINOv2, in particular, excels in out-of-distribution segmentation and outperforms other methods in multi-class tasks, even with limited data. Notably, the segmentation masks generated by DINOv2 often appear more accurate than the original targets, based on visual inspection.
- Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの最近の進歩は、画像解析タスクを大幅に改善した。
しかし、ディープラーニングモデルは、ドメイン固有のデータが不足している地球科学のような、トレーニングディストリビューション外のドメインに適用する場合に苦労することが多い。
本研究では, 岩石試料のCTスキャン画像の分類, セグメンテーション, 解釈可能性について検討し, 現代のコンピュータビジョン技術の地質学的タスクへの応用に焦点をあてる。
地質画像解析において, その有効性, 効率, 適応性を評価するために, セグメンテーション法の比較を行った。
評価された手法には,10のバイナリ砂岩データセットと3つのマルチクラスカルサイトデータセットを使用した,大津しきい値設定,クラスタリング技術(K平均,ファジィC平均),教師付き機械学習アプローチ(ランダムフォレスト),ディープラーニングモデル(UNet,ResNet152,DINOv2)などがある。
DINOv2は、特徴抽出の有望な結果と、地質学的タスクの潜在的な適用性から選ばれ、CTスキャンした岩石データの解釈可能性と有効性をさらに評価した。
分類において、非微調整のDINOv2は、CTスキャンが元のトレーニングセット外であっても、岩石画像の分類において強い性能を示す。
セグメンテーションタスクでは、しきい値処理とクラスタリング技術は計算効率が良いが、前処理の努力にもかかわらずサブパー結果を生成する。
対照的に、教師付き手法はより良い性能を達成する。
深層学習法は計算資源を多く要求するが、最小限の介入が必要であり、より優れた一般化を提供する。
特に、LORAで微調整されたDINOv2は、分配外セグメンテーションで優れ、限られたデータであっても、マルチクラスのタスクで他のメソッドよりも優れている。
特に、DINOv2によって生成されたセグメンテーションマスクは、視覚検査に基づいて、元のターゲットよりも正確なように見えることが多い。
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