論文の概要: Semi-supervised Semantic Segmentation for Remote Sensing Images via Multi-scale Uncertainty Consistency and Cross-Teacher-Student Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10736v2
• Date: Thu, 13 Mar 2025 14:18:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 19:21:14.432067
• Title: Semi-supervised Semantic Segmentation for Remote Sensing Images via Multi-scale Uncertainty Consistency and Cross-Teacher-Student Attention
• Title（参考訳）: マルチスケール不確かさと教師間学習によるリモートセンシング画像の半教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Shanwen Wang, Xin Sun, Changrui Chen, Danfeng Hong, Jungong Han,
• Abstract要約: 本稿では,RS画像セマンティックセグメンテーションタスクのための,新しい半教師付きマルチスケール不確かさとクロスTeacher-Student Attention(MUCA)モデルを提案する。 MUCAは、マルチスケールの不確実性整合正則化を導入することにより、ネットワークの異なる層における特徴写像間の整合性を制限する。 MUCAは学生ネットワークの誘導にクロス教師・学生の注意機構を使用し、学生ネットワークにより差別的な特徴表現を構築するよう誘導する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.19580789952102
• License:
• Abstract: Semi-supervised learning offers an appealing solution for remote sensing (RS) image segmentation to relieve the burden of labor-intensive pixel-level labeling. However, RS images pose unique challenges, including rich multi-scale features and high inter-class similarity. To address these problems, this paper proposes a novel semi-supervised Multi-Scale Uncertainty and Cross-Teacher-Student Attention (MUCA) model for RS image semantic segmentation tasks. Specifically, MUCA constrains the consistency among feature maps at different layers of the network by introducing a multi-scale uncertainty consistency regularization. It improves the multi-scale learning capability of semi-supervised algorithms on unlabeled data. Additionally, MUCA utilizes a Cross-Teacher-Student attention mechanism to guide the student network, guiding the student network to construct more discriminative feature representations through complementary features from the teacher network. This design effectively integrates weak and strong augmentations (WA and SA) to further boost segmentation performance. To verify the effectiveness of our model, we conduct extensive experiments on ISPRS-Potsdam and LoveDA datasets. The experimental results show the superiority of our method over state-of-the-art semi-supervised methods. Notably, our model excels in distinguishing highly similar objects, showcasing its potential for advancing semi-supervised RS image segmentation tasks.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習は、労働集約的なピクセルレベルのラベリングの負担を軽減するために、リモートセンシング(RS)画像セグメンテーションに魅力的なソリューションを提供する。 しかし、RS画像は、リッチなマルチスケール機能やクラス間の高い類似性など、ユニークな課題を生んでいる。 これらの問題に対処するために,RS画像セマンティックセグメンテーションタスクのための,新しい半教師付きマルチスケール不確かさとクロスTeacher-Student Attention(MUCA)モデルを提案する。 具体的には、MUCAは、マルチスケールの不確実性整合正則化を導入することにより、ネットワークの各層における特徴写像間の整合性を制限する。 ラベルのないデータに対する半教師付きアルゴリズムのマルチスケール学習能力を改善する。 さらに、MUCAは学生ネットワークの指導にクロス教師・学生の注意機構を利用し、教師ネットワークからの補完的な特徴を通してより差別的な特徴表現を構築するよう学生ネットワークに誘導する。 この設計は、弱い強化(WAとSA)を効果的に統合し、セグメンテーション性能をさらに向上させる。 本モデルの有効性を検証するため,ISPRS-PotsdamおよびLoveDAデータセットについて広範な実験を行った。 実験結果から, 最先端の半教師付き手法よりも本手法の方が優れていることが示された。 特に,本モデルは非常に類似した物体の識別に優れており,半教師付きRS画像分割タスクを前進させる可能性を示している。

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