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Enhancing Cross Domain SAR Oil Spill Segmentation via Morphological Region Perturbation and Synthetic Label-to-SAR Generation

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저자

Andre Juarez, Luis Salsavilca, Frida Coaquira, Celso Gonzales

개요

SAR 유출 사고 분할을 위한 딥러닝 모델은 해상 상태, 후방 산란 통계, 유출 형태의 차이로 인해 지역 간 일반화에 실패하는 경향이 있으며, 특히 라벨링된 Sentinel-1 데이터가 부족한 페루 해안에서 심각한 문제가 발생합니다. 이 문제를 해결하기 위해, 지중해 환경에서 페루 환경으로의 전이를 개선하기 위한 2단계 합성 증강 프레임워크인 MORP--Synth를 제안합니다. Stage A에서는 곡률 기반 라벨 공간 방법인 Morphological Region Perturbation을 사용하여 오일 및 유사 지역의 사실적인 기하학적 변형을 생성합니다. Stage B에서는 조건부 생성 INADE 모델을 사용하여 편집된 마스크에서 SAR 유사 텍스처를 렌더링합니다. 40개의 Sentinel-1 장면(2014-2024)에서 2112개의 라벨링된 512$\times$512 패치를 페루 데이터 세트로 컴파일하고, 지중해 CleanSeaNet 벤치마크와 조화시켜 7개의 분할 아키텍처를 평가했습니다. 지중해 데이터로 사전 훈련된 모델은 페루 도메인에서 mIoU가 67.8%에서 51.8%로 저하되었지만, MORP--Synth는 성능을 최대 +6 mIoU까지 향상시키고 소수 클래스 IoU(+10.8 오일, +14.6 유사)를 향상시켰습니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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MORP--Synth는 지중해 데이터로 사전 훈련된 모델의 페루 지역 성능 저하 문제를 해결하여, 일반화 성능을 향상시켰습니다.
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합성 데이터 생성 기술을 활용하여 라벨링 데이터 부족 문제를 극복하고, 소수 클래스(오일, 유사 지역)의 분할 성능을 개선했습니다.
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SAR 이미지 분할 연구에서 지역적 특성과 데이터 부족 문제를 해결하는 새로운 프레임워크를 제시했습니다.
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한계점:
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MORP--Synth의 성능은 벤치마크 데이터에 크게 의존할 수 있습니다.
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INADE 모델을 사용한 텍스처 렌더링의 품질이 분할 정확도에 영향을 줄 수 있습니다.
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모델의 일반화 성능은 다른 지역 및 데이터 세트에 대해 추가 평가가 필요합니다.
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