論文の概要: DAKD: Data Augmentation and Knowledge Distillation using Diffusion Models for SAR Oil Spill Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08116v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 05:50:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:03:31.807897
• Title: DAKD: Data Augmentation and Knowledge Distillation using Diffusion Models for SAR Oil Spill Segmentation
• Title（参考訳）: DAKD:SARオイルスパイルセグメンテーションのための拡散モデルを用いたデータ拡張と知識蒸留
• Authors: Jaeho Moon, Jeonghwan Yun, Jaehyun Kim, Jaehyup Lee, Munchurl Kim,
• Abstract要約: 本稿では,拡散に基づくSAR-JointNetを用いて,現実的なSAR画像とそのラベルのセグメンテーションを学習する。 DAKDパイプラインはトレーニングデータセットを拡張し、SAR-JointNetから知識を抽出する。 SAROSS-Netはノイズの多いSAR画像から高周波特徴を選択的に転送するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.48547745185572
• License:
• Abstract: Oil spills in the ocean pose severe environmental risks, making early detection essential. Synthetic aperture radar (SAR) based oil spill segmentation offers robust monitoring under various conditions but faces challenges due to the limited labeled data and inherent speckle noise in SAR imagery. To address these issues, we propose (i) a diffusion-based Data Augmentation and Knowledge Distillation (DAKD) pipeline and (ii) a novel SAR oil spill segmentation network, called SAROSS-Net. In our DAKD pipeline, we present a diffusion-based SAR-JointNet that learns to generate realistic SAR images and their labels for segmentation, by effectively modeling joint distribution with balancing two modalities. The DAKD pipeline augments the training dataset and distills knowledge from SAR-JointNet by utilizing generated soft labels (pixel-wise probability maps) to supervise our SAROSS-Net. The SAROSS-Net is designed to selectively transfer high-frequency features from noisy SAR images, by employing novel Context-Aware Feature Transfer blocks along skip connections. We demonstrate our SAR-JointNet can generate realistic SAR images and well-aligned segmentation labels, providing the augmented data to train SAROSS-Net with enhanced generalizability. Our SAROSS-Net trained with the DAKD pipeline significantly outperforms existing SAR oil spill segmentation methods with large margins.
• Abstract（参考訳）: 海洋の石油流出は環境に深刻なリスクをもたらし、早期発見が不可欠である。 合成開口レーダ(SAR)に基づくオイル流出セグメンテーションは、様々な条件下で堅牢なモニタリングを提供するが、ラベル付きデータとSAR画像の固有のスペックルノイズのために課題に直面している。 これらの問題に対処するために,我々は提案する i)拡散に基づくデータ拡張・知識蒸留(DAKD)パイプライン及び (II) SAROSS-Netと呼ばれる新しいSARオイル流出セグメンテーションネットワーク。 DAKDパイプラインでは,2つのモードのバランスをとる共同分布を効果的にモデル化することにより,現実的なSAR画像とそのラベルを生成することを学習する拡散型SAR-JointNetを提案する。 DAKDパイプラインはトレーニングデータセットを拡張し、生成したソフトラベル(ピクセル単位の確率マップ)を利用してSAROSS-Netを監督することで、SAR-JointNetから知識を抽出する。 SAROSS-Netは、新しいContext-Aware Feature Transferブロックをスキップ接続に沿って使用することにより、ノイズの多いSAR画像から高周波特徴を選択的に転送するように設計されている。 我々は、SAR-JointNetが現実的なSAR画像とよく整合したセグメンテーションラベルを生成することを実証し、SAROSS-Netを拡張可能な拡張データを提供する。 DAKDパイプラインで訓練したSAROSS-Netは,既存のSARオイル流出セグメンテーション法を,大きなマージンで大幅に上回っている。

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