論文の概要: Exact: Exploring Space-Time Perceptive Clues for Weakly Supervised Satellite Image Time Series Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03968v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 08:37:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:40:48.744169
• Title: Exact: Exploring Space-Time Perceptive Clues for Weakly Supervised Satellite Image Time Series Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 衛星画像の時系列セマンティック・セマンティック・セグメンテーションのための時空間知覚曲線の探索
• Authors: Hao Zhu, Yan Zhu, Jiayu Xiao, Tianxiang Xiao, Yike Ma, Yucheng Zhang, Feng Dai,
• Abstract要約: 本論文は,作物マッピングタスクを総括的アノテーション負担から解放する,弱教師付きパラダイム(画像レベルのカテゴリのみ使用可能な)を取り入れたものである。 本稿では,時空知覚的手がかりを探索する新しい手法を提案する。 本手法は,様々なSITSベンチマークにおいて顕著な性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.193770734116981
• License:
• Abstract: Automated crop mapping through Satellite Image Time Series (SITS) has emerged as a crucial avenue for agricultural monitoring and management. However, due to the low resolution and unclear parcel boundaries, annotating pixel-level masks is exceptionally complex and time-consuming in SITS. This paper embraces the weakly supervised paradigm (i.e., only image-level categories available) to liberate the crop mapping task from the exhaustive annotation burden. The unique characteristics of SITS give rise to several challenges in weakly supervised learning: (1) noise perturbation from spatially neighboring regions, and (2) erroneous semantic bias from anomalous temporal periods. To address the above difficulties, we propose a novel method, termed exploring space-time perceptive clues (Exact). First, we introduce a set of spatial clues to explicitly capture the representative patterns of different crops from the most class-relative regions. Besides, we leverage the temporal-to-class interaction of the model to emphasize the contributions of pivotal clips, thereby enhancing the model perception for crop regions. Build upon the space-time perceptive clues, we derive the clue-based CAMs to effectively supervise the SITS segmentation network. Our method demonstrates impressive performance on various SITS benchmarks. Remarkably, the segmentation network trained on Exact-generated masks achieves 95% of its fully supervised performance, showing the bright promise of weakly supervised paradigm in crop mapping scenario. Our code will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: サテライトイメージタイムシリーズ(SITS)による自動作物マッピングは、農業の監視と管理にとって重要な道のりとして現れている。 しかし、解像度が低く、パーセルの境界が不明確であるため、SITSではピクセルレベルのマスクのアノテートは非常に複雑で時間を要する。 本論文は,作物マッピングタスクを総括的アノテーション負担から解放する,弱教師付きパラダイム(画像レベルのカテゴリのみ使用可能な)を取り入れたものである。 SITSの独特な特徴は、(1)空間的に隣接する地域からのノイズ摂動、(2)異常な時間的期間からの誤意味バイアスなど、弱教師付き学習におけるいくつかの課題を引き起こす。 以上の課題に対処するため,時空知覚的手がかり(Exact)を探索する新しい手法を提案する。 まず、異なる作物の代表的パターンを、最も類縁的な領域から明示的に捉えるための空間的手がかりのセットを紹介する。 さらに、このモデルの時間-階級間相互作用を活用して、ピボットクリップの寄与を強調することにより、作物領域におけるモデル知覚を高める。 SITSセグメントネットワークを効果的に監視するために、時空知覚的手がかりに基づいて、手がかりに基づくCAMを導出する。 本手法は,様々なSITSベンチマークにおいて顕著な性能を示す。 注目すべきは、Exact生成マスクでトレーニングされたセグメンテーションネットワークは、完全に教師付きされた性能の95%を達成し、作物マッピングシナリオにおける弱教師付きパラダイムの明るい可能性を示していることである。 私たちのコードは公開されます。

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