Weakly Supervised Domain Adversarial Neural Network for Deforestation Detection in Tropical Forests
Notice bibliographique
Résumé
Domain adaptation has proven to be suitable for alleviating domain discrepancies, which hinder the generalization capacity of classifiers. Among a few alternatives, domain adaptation techniques that align features in a domain-agnostic space through adversarial learning have been widely investigated. Nevertheless, such an approach often implies the deterioration of feature discriminability as a side effect of the adversarial alignment, which does not take into consideration class labels of the target domain samples. We advocate that weakly-supervised learning can help mitigate that problem, as noisy labels for the target domain samples may serve to sustain class discriminability during the feature alignment procedure. Therefore, in this work we propose a weakly-supervised, adversarial domain adaptation method for a change detection task based on the Domain Adversarial Neural Network (DANN) strategy. We assessed the performance of the proposed method on a deforestation detection application, conducting experiments in sites of the Amazon and Cerrado (Brazilian Savannah) biomes using Landsat-8 images, each site corresponding to a different domain. The results showed that the inclusion of weak supervision in the domain adaptation procedure provided higher accuracies as compared to the original DANN strategy, which did not prescribe any supervision for the selection of target domain samples in the training procedure. On average, the Average Precision and F1-score metrics values increased by 10.1 use of the proposed method. Additionally, our method achieved performances that are compatible with the ones obtained with previously proposed, state-of-the-art domain adaptation methods. To the best of our knowledge, the proposed method is the first weakly-supervised domain adaptation strategy conceived for deforestation detection and, in general, for change detection.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».