論文の概要: SAM2-ELNet: Label Enhancement and Automatic Annotation for Remote Sensing Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12404v1
• Date: Sun, 16 Mar 2025 08:11:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 14:56:57.895954
• Title: SAM2-ELNet: Label Enhancement and Automatic Annotation for Remote Sensing Segmentation
• Title（参考訳）: SAM2-ELNet:リモートセンシングセグメンテーションのためのラベル拡張と自動アノテーション
• Authors: Jianhao Yang, Wenshuo Yu, Yuanchao Lv, Jiance Sun, Bokang Sun, Mingyang Liu,
• Abstract要約: この研究は、ラベリングモジュールとエッジアテンション機構を組み込んだ、SAM2-ELNetと呼ばれるエッジ強化ラベリングネットワークを提案する。 本手法では,事前学習した大規模モデルセグメントのHieraバックボーンをエンコーダとして使用する。 その結果, ラベルの強化によりトレーニングしたモデルの性能が向上し, 最終損失が低くなり, 実際のデータ分布との密接な一致が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7906674529114799
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Remote sensing image segmentation is crucial for environmental monitoring, disaster assessment, and resource management, directly affecting the accuracy and efficiency of surface information extraction. The performance of existing supervised models in remote sensing image segmentation tasks highly depends on the quality of label data. However, current label data mainly relies on manual annotation, which comes with high time costs and is subject to subjective interference, resulting in distortion of label boundaries and often a loss of detail. To solve the above problems, our work proposes an Edge-enhanced Labeling Network, called SAM2-ELNet, which incorporates a labeling module and an edge attention mechanism. This model effectively addresses issues such as label detail loss, fragmentation, and inaccurate boundaries. Due to the scarcity of manually annotated remote sensing data, the feature extraction capabilities of traditional neural networks are limited. Our method uses the Hiera backbone of the pre-trained self-supervised large model segment anything model 2 (SAM2) as the encoder, achieves high-quality and efficient feature extraction even with small samples by fine-tuning on downstream tasks. This study compared the training effects of original and enhanced labels on the manually annotated Deep-SAR Oil Spill (SOS) dataset. Results showed that the model trained with enhanced labels performed better and had a lower final loss, indicating closer alignment with the real data distribution. Our work also explores the potential of extending the model into an efficient automatic annotation framework through generalization experiments, facilitating large-scale remote sensing image interpretation and intelligent recognition.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像セグメンテーションは, 環境モニタリング, 災害評価, 資源管理において重要であり, 表面情報抽出の精度と効率に直接影響を与える。 リモートセンシング画像分割タスクにおける既存の教師付きモデルの性能はラベルデータの品質に大きく依存する。 しかし、現在のラベルデータは主に手動のアノテーションに依存しており、それは高い時間的コストを伴い、主観的な干渉を受けており、ラベルの境界が歪んでおり、しばしば詳細が失われる。 そこで本研究では,ラベルモジュールとエッジアテンション機構を備えたエッジ拡張ラベルネットワークSAM2-ELNetを提案する。 このモデルはラベルの詳細な損失、断片化、不正確な境界といった問題に効果的に対処する。 手動でアノテートしたリモートセンシングデータの不足のため、従来のニューラルネットワークの特徴抽出能力は限られている。 提案手法では,事前学習した大規模モデルセグメントモデル2 (SAM2) のヒエラバックボーンをエンコーダとして使用し,下流タスクの微調整による小さなサンプルであっても,高品質で効率的な特徴抽出を実現する。 本研究では,手動でアノテートしたDeep-SAR Oil Spill (SOS)データセットに対するオリジナルラベルと強化ラベルのトレーニング効果を比較した。 その結果, ラベルの強化によりトレーニングしたモデルの性能が向上し, 最終損失が低くなり, 実際のデータ分布との密接な一致が示唆された。 我々の研究は、大規模なリモートセンシング画像解釈とインテリジェントな認識を容易にし、一般化実験を通じて、モデルを効率的な自動アノテーションフレームワークに拡張する可能性についても検討している。

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