Unsupervised Domain Adaptation using Satellite Images for Significantly Different Infrastructure Objects
Notice bibliographique
Résumé
Deep learning has become one of the most efficient computer vision tools in recent years. The success and variety of deep learning semantic segmentation models inspired scientists in the remote sensing domain to apply them to satellite imagery. Here, these models can produce reliable land use land cover maps in a short amount of time. However, porting these models to new sensors or domains is still limited by the amount of labelled data for training the network. The image labelling process is time-consuming and expensive because it is often manual (or semi-automated) work and requires assigning a label to each pixel in a satellite image. One solution is to apply the semantic segmentation model trained on a domain with known labels to a domain where labels are missing. For this to work, the discrepancy between domains must be narrowed to produce acceptable results. However, in practice, domain discrepancy can be significant. Developing domain adaptation models to bridge this discrepancy is the problem considered in this thesis, and it is important because semantically similar objects can look different from one geographical area to another. Therefore, several state-of-the-art domain adaptations were considered and validated using GeoEye-1 and WorldView-2 satellite imagery. The GeoEye-1 images represented a Canadian land cover, and WorldView-2 represented the African continent; thus, the domain discrepancy was significant. The CyCADA model with adapted noisy labeller showed the highest performance among all the considered models and achieved 32.6% of mean intersection over union, which is 7.5% higher compared to the model without adaptation. The contributions of this thesis are an attempt at domain adaptation across domains with the significant structural discrepancy, structural improvements to the CyCADA and DAugNet models, and quantitative and qualitative analysis of model performance on domain adaptation with significant structural discrepancy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».