Fugu-MT 論文翻訳(概要): KAN You See It? KANs and Sentinel for Effective and Explainable Crop Field Segmentation

論文の概要: KAN You See It? KANs and Sentinel for Effective and Explainable Crop Field Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07040v1
Date: Tue, 13 Aug 2024 17:07:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-14 16:45:31.960123
Title: KAN You See It? KANs and Sentinel for Effective and Explainable Crop Field Segmentation
Title（参考訳）: Kan you see it? Kans and Sentinel for Effective and Explainable Crop Field Segmentation
Authors: Daniele Rege Cambrin, Eleonora Poeta, Eliana Pastor, Tania Cerquitelli, Elena Baralis, Paolo Garza,
Abstract要約: 本稿では,Sentinel-2 と Sentinel-1 の衛星画像を用いて,Kan 層を U-Net アーキテクチャ (U-KAN) に統合して作物畑の分割を行う。以上の結果より,従来の完全畳み込み型U-Netモデルに比べて,GFLOPが2%改善したことが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.358846714992893
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Segmentation of crop fields is essential for enhancing agricultural productivity, monitoring crop health, and promoting sustainable practices. Deep learning models adopted for this task must ensure accurate and reliable predictions to avoid economic losses and environmental impact. The newly proposed Kolmogorov-Arnold networks (KANs) offer promising advancements in the performance of neural networks. This paper analyzes the integration of KAN layers into the U-Net architecture (U-KAN) to segment crop fields using Sentinel-2 and Sentinel-1 satellite images and provides an analysis of the performance and explainability of these networks. Our findings indicate a 2\% improvement in IoU compared to the traditional full-convolutional U-Net model in fewer GFLOPs. Furthermore, gradient-based explanation techniques show that U-KAN predictions are highly plausible and that the network has a very high ability to focus on the boundaries of cultivated areas rather than on the areas themselves. The per-channel relevance analysis also reveals that some channels are irrelevant to this task.
Abstract（参考訳）: 作物の分断は、農業生産性の向上、作物の健康の監視、持続可能な慣行の促進に不可欠である。このタスクに採用されたディープラーニングモデルは、経済的損失や環境への影響を避けるために、正確で信頼性の高い予測を保証する必要がある。新たに提案されたコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)は、ニューラルネットワークの性能を有望に向上させる。本稿では,Sentinel-2 と Sentinel-1 の衛星画像を用いて,Kan 層を U-Net アーキテクチャ (U-KAN) に統合して作物畑を分割し,それらのネットワークの性能と説明可能性について分析する。以上の結果から,従来の完全畳み込み型U-Netモデルに比べて,GFLOPが2倍改善したことが示唆された。さらに、勾配に基づく説明手法により、U-KAN予測は極めて信頼性が高く、ネットワークは耕作地自体よりも耕作地の境界に注目する能力が高いことを示す。チャネルごとの関連性分析は、いくつかのチャネルがこのタスクに無関係であることを示す。

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