論文の概要: Diffusion-based Data Augmentation and Knowledge Distillation with Generated Soft Labels Solving Data Scarcity Problems of SAR Oil Spill Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08116v2
• Date: Tue, 18 Mar 2025 05:49:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 16:29:10.663894
• Title: Diffusion-based Data Augmentation and Knowledge Distillation with Generated Soft Labels Solving Data Scarcity Problems of SAR Oil Spill Segmentation
• Title（参考訳）: SARオイルスパイルセグメンテーションのデータスカラシティ問題に対するソフトラベル生成による拡散型データ拡張と知識蒸留
• Authors: Jaeho Moon, Jeonghwan Yun, Jaehyun Kim, Jaehyup Lee, Munchurl Kim,
• Abstract要約: 石油流出セグメンテーションのための知識伝達(DAKTer)戦略を用いた拡散型データ拡張を提案する。 生成したSAR画像とソフトラベルを活用することで、学生セグメンテーションモデルは、同じタスクのために訓練された教師モデルなしで、堅牢な特徴表現を学習することができる。 我々の戦略は、他の生成的データ拡張手法と比較して、大きなマージンで優れた性能を達成するために、様々なセグメンテーションモデルを強化します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.48547745185572
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Oil spills pose severe environmental risks, making early detection crucial for effective response and mitigation. As Synthetic Aperture Radar (SAR) images operate under all-weather conditions, SAR-based oil spill segmentation enables fast and robust monitoring. However, when using deep learning models, SAR oil spill segmentation often struggles in training due to the scarcity of labeled data. To address this limitation, we propose a diffusion-based data augmentation with knowledge transfer (DAKTer) strategy. Our DAKTer strategy enables a diffusion model to generate SAR oil spill images along with soft label pairs, which offer richer class probability distributions than segmentation masks (i.e. hard labels). Also, for reliable joint generation of high-quality SAR images and well-aligned soft labels, we introduce an SNR-based balancing factor aligning the noise corruption process of both modalilties in diffusion models. By leveraging the generated SAR images and soft labels, a student segmentation model can learn robust feature representations without teacher models trained for the same task, improving its ability to segment oil spill regions. Extensive experiments demonstrate that our DAKTer strategy effectively transfers the knowledge of per-pixel class probabilities to the student segmentation model to distinguish the oil spill regions from other look-alike regions in the SAR images. Our DAKTer strategy boosts various segmentation models to achieve superior performance with large margins compared to other generative data augmentation methods.
• Abstract（参考訳）: 原油流出は深刻な環境リスクをもたらし、早期発見は効果的な応答と緩和に不可欠である。 合成開口レーダ(SAR)画像は全天候下で動作するため、SARベースのオイル流出セグメンテーションは高速で堅牢な監視を可能にする。 しかし、ディープラーニングモデルを使用する場合、ラベル付きデータの不足のため、SARオイル流出セグメンテーションはトレーニングに苦慮することが多い。 この制限に対処するために,知識伝達(DAKTer)戦略を用いた拡散型データ拡張を提案する。 我々のDAKTer戦略は,拡散モデルにより,SARオイル流出画像とソフトラベルペアの生成を可能にし,セグメンテーションマスク(ハードラベル)よりもリッチなクラス確率分布を提供する。 また、高品質なSAR画像とソフトラベルの信頼性の高い共同生成のために、拡散モデルにおける両モードのノイズ劣化過程を整合させるSNRベースのバランス係数を導入する。 生成したSAR画像とソフトラベルを活用することで、生徒セグメンテーションモデルは、同じタスクのために訓練された教師モデルなしで、堅牢な特徴表現を学習し、オイル流出領域をセグメンテーションする能力を向上させることができる。 我々のDAKTer戦略は,学生セグメンテーションモデルに画素単位のクラス確率の知識を効果的に伝達し,SAR画像の他のルックライクな領域とオイル流出領域を区別することを示した。 我々のDAKTer戦略は、他の生成的データ拡張手法と比較して、大きなマージンで優れた性能を達成するために、様々なセグメンテーションモデルを強化します。

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