Çift Norm-UNET tabanlı anlamsal bölütleme mimarisinin iyileştirilmesi ve uzaktan algılama verileri ile kullanılması
Improvement of semantic segmentation architecture based on Dual Norm-UNET and its utilization with remote sensing data
Yazar: FENTY JAMES CONTEH
Danışman: DR. STUD. MEMBER OF İREM ÜLKÜ
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Semantik segmentasyon, bilgisayarlı görme için kritik öneme sahiptir, çünkü piksel seviyesinde görüntü yorumlaması bilgisi sağlar. Bununla birlikte, semantik segmentasyon modelleri genellikle önemli miktarda etiketli veri gerektirir ki bu da pahalı ve zaman alıcı bir süreçtir. Sonuç olarak araştırmacılar halka açık veri setlerini veya özgürce oluşturulmuş etiketler ile sentetik görüntüleri kullanmayı tercih ederler. Bu araştırma, yüksek boyutluluk ve çeşitlilik nedeniyle karmaşık ve heterojen olan uzaktan algılama verilerine uygulamak için Çift Normalleştirilmiş UNET (Dual Normalization UNet) semantik segmentasyon mimarisinin geliştirilmesine odaklanmaktadır. Toplu ve grup normalizasyonu, düzenleme ve artık bağlantılar ekleyerek DualNorm-UNetV3 modelini iyileştirmekteyiz, böylelikle ağ normalizasyonu için genel görüntü seviyesinde özellikler ve bölgeye özel metrikler eşzamanlı olarak entegre edilmektedir. Daha spesifik olarak, bu yöntem yerel istatiksel verileri kullanarak normallaştırma katmanı içinde öğrenilmiş semantik maskelerden yararlanarak farklı sınıf bölgelerindeki aktivasayonları uyarlamalı olarak değiştirmektedir. Bu yaklaşım, sınırlı etiketli veriler ile bile daha yüksek segmentasyon doğruluğu elde etmektedir. Normalizasyon teknikleri, düzenleme ve artık bağlantıları kullanarak, çeşitli uzaktan algılama veri setleri boyunca alana özgü değişmeyen bilgi yakalamaktadır. Bu da karmaşık ve çeşitli dağılımlara sahip veri setlerinde iyileştirilmiş segmentasyon performansı ile sonuçlanmaktadır. Geleneksel yöntemlere kıyasla önemli gelişmeler gösteren önerilen DualNorm-UNetV3 modeli, çeşitli referans veri setleri üzerinde başarılı bir şekilde test edilmiştir. Sonuçlar, önerilen modelin uzaktan algılama görüntüsü segmentasyonundaki zorluklar için güçlü bir çözüm sunduğuna ve yaklaşımın çeşitli gerçek dünya uygulamaları için geniş kabul görme potansiyeline işaret etmektedir.

Abstract:
Semantic segmentation is critical in computer vision, as it provides pixel-level information for image interpretation. However, semantic segmentation models often require substantial labeled data, which is expensive and time-consuming to obtain. As a result, researchers leverage publicly available datasets or synthetic images with freely generated labels. This research focuses on enhancing the Dual Norm-UNet semantic segmentation architecture and applying it to remote sensing data, which is complex and heterogeneous due to high dimensionality/diversity. We improve the DualNorm-UNetV3 model by adding batch/group normalization, regularization and residual connections to simultaneously integrate global image-level characteristics and localized region-specific metrics for network standardization. More specifically, this method utilizes local statistical data to adaptively modify the activations in different class areas by leveraging learned semantic masks within the normalization layer to selectively enhance or suppress activations. This approach achieves higher segmentation accuracy even with limited labeled data. By utilizing normalization techniques, regularization, and residual connections, it captures domain-invariant information across various remote sensing datasets. This results in improved segmentation performance across datasets with complicated and diverse distributions. The proposed DualNorm-UNetV3 model demonstrates significant improvements over traditional approaches when tested on benchmark datasets, indicating its robustness for satellite images segmentation challenges and potential for broader real-world applications.