General unsupervised semantic segmentation pipeline
Neste trabalho apresentamos um pipeline de segmentação semântica não supervisionada baseado em Redes Neurais Convolucionais (CNNs), com foco em imagens de sensoriamento remoto. Nosso pipeline aprimora os artigos que representam o atual estado-da-arte na literatura, resultando em uma metodologia vers...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UFMG |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ufmg.br:1843/58334 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/1843/58334 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Semantic segmentation Unsupervised Weakly supervised Remote sensing Scribbles Engenharia elétrica Redes Neurais (Computação) Sensoriamento remoto |
| Sumario: | Neste trabalho apresentamos um pipeline de segmentação semântica não supervisionada baseado em Redes Neurais Convolucionais (CNNs), com foco em imagens de sensoriamento remoto. Nosso pipeline aprimora os artigos que representam o atual estado-da-arte na literatura, resultando em uma metodologia versátil que pode receber entradas supervisionadas, não supervisionadas e fracamente supervisionadas. Também propomos uma metodologia de geração automática de scribbles que é capaz de rotular semi-automaticamente grandes conjuntos de dados com supervisão mínima. Para acompanhar esta metodologia também propomos um classificador de scribbles e uma ferramenta de rotulagem de scribbles. E, finalmente, propomos duas aplicações do mundo real onde testamos as capacidades de nossa rede proposta. Os resultados em datasets de benchmarking mostram que nossa rede proposta pode ser competitiva com o estado da arte atual para métodos baseados em CNN, o gerador de scribble é capaz de fornecer scribbles significativos e relevantes para grandes conjuntos de dados, e nossas aplicações mostram uma variedade de possibilidades de uso para nossos rede. |
|---|