論文の概要: TEA: Temporal Adaptive Satellite Image Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04956v1
• Date: Thu, 08 Jan 2026 14:02:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 17:01:53.226201
• Title: TEA: Temporal Adaptive Satellite Image Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: TEA: 時間適応型衛星画像セマンティックセグメンテーション
• Authors: Juyuan Kang, Hao Zhu, Yan Zhu, Wei Zhang, Jianing Chen, Tianxiang Xiao, Yike Ma, Hao Jiang, Feng Dai,
• Abstract要約: 列長の異なるモデルのレジリエンスを高めるために,TEmporal Adaptive SITSセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクス法を提案する。 本研究では,グローバルシーケンスの知識をカプセル化した教師モデルを導入し,適応的な時間的入力長を持つ学生モデルを指導する。 提案手法は,共通ベンチマーク上での時間長の異なる入力に対して,顕著な改善をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.563697511245632
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Crop mapping based on satellite images time-series (SITS) holds substantial economic value in agricultural production settings, in which parcel segmentation is an essential step. Existing approaches have achieved notable advancements in SITS segmentation with predetermined sequence lengths. However, we found that these approaches overlooked the generalization capability of models across scenarios with varying temporal length, leading to markedly poor segmentation results in such cases. To address this issue, we propose TEA, a TEmporal Adaptive SITS semantic segmentation method to enhance the model's resilience under varying sequence lengths. We introduce a teacher model that encapsulates the global sequence knowledge to guide a student model with adaptive temporal input lengths. Specifically, teacher shapes the student's feature space via intermediate embedding, prototypes and soft label perspectives to realize knowledge transfer, while dynamically aggregating student model to mitigate knowledge forgetting. Finally, we introduce full-sequence reconstruction as an auxiliary task to further enhance the quality of representations across inputs of varying temporal lengths. Through extensive experiments, we demonstrate that our method brings remarkable improvements across inputs of different temporal lengths on common benchmarks. Our code will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: 衛星画像時系列(SITS)に基づく作物マッピングは農業生産環境において実質的な経済的価値を有しており、パーセルセグメンテーションは重要なステップである。 既存のアプローチは、所定のシーケンス長を持つSITSセグメンテーションにおいて顕著な進歩を遂げている。 しかし,これらの手法は時間長の異なるシナリオにまたがるモデルの一般化能力を見落としており,そのような場合のセグメンテーション結果は著しく劣ることがわかった。 この問題を解決するために,TEPoral Adaptive SITSセマンティックセマンティックセマンティクス法であるTEAを提案する。 本研究では,グローバルシーケンスの知識をカプセル化した教師モデルを導入し,適応的な時間的入力長を持つ学生モデルを指導する。 具体的には, 教師は, 知識伝達を実現するために, 中間埋め込み, プロトタイプ, ソフトラベルの視点を通じて, 学生の特徴空間を形作り, 学生モデルを動的に集約し, 知識の忘れを緩和する。 最後に、時間長の異なる入力における表現の質をさらに高めるための補助タスクとして、全列再構成を導入する。 広範にわたる実験により,本手法は,共通ベンチマーク上での時間長の異なる入力に対して,顕著な改善をもたらすことを示した。 私たちのコードは公開されます。

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