論文の概要: NSegment : Label-specific Deformations for Remote Sensing Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19634v6
• Date: Mon, 04 Aug 2025 06:07:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 14:07:56.693487
• Title: NSegment : Label-specific Deformations for Remote Sensing Image Segmentation
• Title（参考訳）: NSegment : リモートセンシング画像分割のためのラベル固有の変形
• Authors: Yechan Kim, DongHo Yoon, SooYeon Kim, Moongu Jeon,
• Abstract要約: リモートセンシング(RS)画像セグメンテーションデータセットにおける誤りのラベル付けは暗黙的かつ微妙なままであることが多い。 ラベル付けの高コストによる注釈付きRSデータの不足は、ノイズ・ロバストモデルの訓練を複雑にする。 NSegmentは、この問題を軽減するために、シンプルだが効果的なデータ拡張ソリューションである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.585761836168409
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Labeling errors in remote sensing (RS) image segmentation datasets often remain implicit and subtle due to ambiguous class boundaries, mixed pixels, shadows, complex terrain features, and subjective annotator bias. Furthermore, the scarcity of annotated RS data due to the high cost of labeling complicates training noise-robust models. While sophisticated mechanisms such as label selection or noise correction might address the issue mentioned above, they tend to increase training time and add implementation complexity. In this paper, we propose NSegment-a simple yet effective data augmentation solution to mitigate this issue. Unlike traditional methods, it applies elastic transformations only to segmentation labels, varying deformation intensity per sample in each training epoch to address annotation inconsistencies. Experimental results demonstrate that our approach improves the performance of RS image segmentation over various state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング(RS)画像セグメンテーションデータセットのラベル付けエラーは、曖昧なクラス境界、混合ピクセル、影、複雑な地形の特徴、主観的アノテータバイアスのため、暗黙的かつ微妙なままであることが多い。 さらに、ラベル付けのコストが高いため、注釈付きRSデータの不足は、トレーニングノイズロバストモデルを複雑にする。 ラベルの選択やノイズ修正といった高度なメカニズムは、上記の問題に対処するかもしれないが、トレーニング時間を増やし、実装の複雑さを増す傾向にある。 本稿では,この問題を解決するため,NSegment-a simple yet effective data augmentation Solutionを提案する。 従来の方法とは異なり、この手法はセグメンテーションラベルのみに弾性変換を適用し、各トレーニングエポックにおける各サンプル毎の変形強度を変化させて、アノテーションの不整合に対処する。 実験により,提案手法は様々な最先端モデルに対して,RS画像分割の性能を向上することを示した。

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