Основные понятия
切り貼り式データ拡張は、衛星画像のセマンティックセグメンテーションモデルの一般化性能を大幅に向上させる。
Аннотация
本研究は、衛星画像のセマンティックセグメンテーションタスクにおいて、切り貼り式データ拡張の有効性を評価している。
- 衛星画像のセマンティックセグメンテーションは重要な課題だが、ラベル付きデータの不足や、クラスの不均衡、画像の複雑性などの課題に直面している。
- 切り貼り式データ拡張は、物体検出やインスタンスセグメンテーションで有効性が示されているが、セマンティックセグメンテーションへの適用は未探索だった。
- 本研究では、セマンティックセグメンテーションラベルの連結成分を利用して、切り貼り式データ拡張を適用する手法を提案した。
- DynamicEarthNetデータセットとU-Netモデルを用いた評価実験の結果、切り貼り式データ拡張を適用することで、mIoUスコアが37.9から44.1に大幅に向上した。
- これは、切り貼り式データ拡張がセマンティックセグメンテーションモデルの一般化性能を大きく高められることを示している。
Статистика
衛星画像のセマンティックセグメンテーションタスクにおいて、切り貼り式データ拡張を適用することで、mIoUスコアが37.9から44.1に向上した。
Цитаты
"切り貼り式データ拡張は、衛星画像のセマンティックセグメンテーションモデルの一般化性能を大幅に向上させる。"
"切り貼り式データ拡張は、物体検出やインスタンスセグメンテーションで有効性が示されているが、セマンティックセグメンテーションへの適用は未探索だった。"