論文の概要: SiamSeg: Self-Training with Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation in Remote Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13471v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 11:59:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:19:39.448139
• Title: SiamSeg: Self-Training with Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation in Remote Sensing
• Title（参考訳）: SiamSeg: リモートセンシングにおける教師なしドメイン適応のためのコントラスト学習による自己学習
• Authors: Bin Wang, Fei Deng, Shuang Wang, Wen Luo, Zhixuan Zhang,
• Abstract要約: 非教師なしドメイン適応(UDA)が有望なソリューションとして登場し、モデルが未ラベルのターゲットドメインデータから学習できるようにする。 最近の進歩、特に擬似ラベル生成による自己教師型学習は、ドメインの相違を緩和する可能性を示している。 コンピュータビジョンの進歩にもかかわらず、RS画像セグメンテーションへの擬似ラベル法の適用はいまだ検討されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.065892103148085
• License:
• Abstract: Semantic segmentation of remote sensing (RS) images is a challenging task with significant potential across various applications. Deep learning, especially supervised learning with large-scale labeled datasets, has greatly advanced this field. However, acquiring high-quality labeled data is expensive and time-consuming. Moreover, variations in ground sampling distance (GSD), imaging equipment, and geographic diversity contribute to domain shifts between datasets, which pose significant challenges to models trained solely on source domain data, leading to poor cross-domain performance. Domain shift is well-known for undermining a model's generalization ability in the target domain. To address this, unsupervised domain adaptation (UDA) has emerged as a promising solution, enabling models to learn from unlabeled target domain data while training on labeled source domain data. Recent advancements, particularly in self-supervised learning via pseudo-label generation, have shown potential in mitigating domain discrepancies. Strategies combining source and target domain images with their true and pseudo labels for self-supervised training have been effective in addressing domain bias. Despite progress in computer vision, the application of pseudo-labeling methods to RS image segmentation remains underexplored.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング(RS)画像のセマンティックセグメンテーションは、様々なアプリケーションにおいて大きな可能性を持つ課題である。 ディープラーニング、特に大規模ラベル付きデータセットによる教師付き学習は、この分野を大いに進歩させてきた。 しかし、高品質なラベル付きデータを取得するのは高価で時間がかかる。 さらに、地中サンプリング距離(GSD)、撮像装置、地理的多様性の変化は、データセット間のドメインシフトに寄与する。 ドメインシフトは、ターゲットドメインにおけるモデルの一般化能力を損なうことでよく知られている。 これを解決するために、教師なしドメイン適応(UDA)が有望なソリューションとして登場し、ラベル付きソースドメインデータをトレーニングしながら、ラベルなしのターゲットドメインデータからモデルを学習できるようにした。 最近の進歩、特に擬似ラベル生成による自己教師型学習は、ドメインの相違を緩和する可能性を示している。 ソースとターゲットのドメインイメージと真のラベルと擬似ラベルを組み合わせる手法は、ドメインバイアスに対処するために有効である。 コンピュータビジョンの進歩にもかかわらず、RS画像セグメンテーションへの擬似ラベル法の適用はいまだ検討されていない。

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