TransU-Net++: Rethinking attention gated TransU-Net for deforestation mapping
Notice bibliographique
Résumé
Deforestation has become a major cause of climate change, and as a result, both characterizing the drivers and estimating segmentation maps of deforestation have piqued the interest of researchers. In the computer vision domain, Vision Transformers (ViTs) have shown their superiority compared to extensively utilized convolutional neural networks (CNNs) over the last couple of years. Although, ViTs has several challenges, specifically in remote sensing image processing, including their significant complexity that increases the computation costs and their need for much higher reference data than that of CNNs. As such, in this paper, we introduce an attention gates aided TransU-Net, called TransU-Net++ for semantic segmentation with an application of deforestation mapping in two South American forest biomes, i.e., the Atlantic Forest and the Amazon Rainforest. The heterogeneous kernel convolution (HetConv), U-Net, attention gates, and ViTs are all utilized in the proposed TransU-Net++ to their advantage. The TransU-Net++ significantly increased the performance of TransU-Net’s over the Atlantic Forest dataset by about 4%, 6%, and 16%, respectively, in terms of overall accuracy, F1-score, and recall, respectively.Moreover, the results show that the developed TrasnU-Net++ model (0.921) achieves the highest Area under the ROC Curve value in the 3-band Amazon forest dataset as compared to other segmentation models, including ICNet (0.667), ENet (0.69), SegNet (0.788), U-Net (0.871), Attention U-Net-2 (0.886), R2U-Net (0.888), TransU-Net (0.889), Swin U-Net (0.893), ResU-Net (0.896), U-Net+++ (0.9), and Attention U-Net (0.908), respectively. The code will be made publicly available at https://github.com/aj1365/TransUNetplus2.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».