TransLandSeg: A Transfer Learning Approach for Landslide Semantic Segmentation Based on Vision Foundation Model

📄 arXiv: 2403.10127v1 📥 PDF

作者: Changhong Hou, Junchuan Yu, Daqing Ge, Liu Yang, Laidian Xi, Yunxuan Pang, Yi Wen

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-15

💡 一句话要点

提出TransLandSeg以解决滑坡语义分割问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 滑坡检测 语义分割 迁移学习 基础模型 自适应学习

📋 核心要点

  1. 现有的滑坡分割方法在处理复杂地形和多样化滑坡特征时效果不佳，尤其是SAM在此任务中的表现令人失望。
  2. 本文提出的TransLandSeg通过自适应迁移学习架构，能够有效地将SAM的强大分割能力迁移到滑坡检测任务中。
  3. 实验结果表明，TransLandSeg在多个数据集上均显著超越传统模型，且训练效率大幅提升，验证了ATL结构的有效性。

📝 摘要（中文）

滑坡是全球最具破坏性的自然灾害之一，严重威胁人类生命安全。基础模型的发展为大规模滑坡检测提供了新的研究范式。尽管Segment Anything Model（SAM）在图像分割领域受到广泛关注，但在滑坡分割任务中表现不佳。为此，本文提出了TransLandSeg，这是一种基于视觉基础模型的滑坡语义分割迁移学习方法。TransLandSeg在Landslide4Sense数据集和Bijie滑坡数据集上均优于传统语义分割模型。我们提出的自适应迁移学习（ATL）架构通过仅训练SAM参数的1.3%，显著提高了模型的训练效率。最后，我们还对不同ATL结构的模型进行了消融实验，得出ATL的部署位置和残差连接对TransLandSeg精度提升的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决滑坡语义分割中的性能不足问题，尤其是现有方法在复杂地形和多样化滑坡特征下的表现不佳。

核心思路：提出TransLandSeg，通过自适应迁移学习（ATL）架构，将SAM的分割能力有效迁移到滑坡检测中，显著提高模型的训练效率。

技术框架：TransLandSeg整体架构包括数据预处理、ATL模块和滑坡分割网络。ATL模块负责参数的适应性迁移，滑坡分割网络则进行最终的语义分割。

关键创新：最重要的创新在于自适应迁移学习架构的设计，能够在仅训练1.3%参数的情况下，显著提升滑坡分割的精度，与现有方法相比，效率和效果均有质的飞跃。

关键设计：在ATL模块中，关键设计包括参数选择、损失函数的优化以及残差连接的使用，这些设计共同促进了模型的准确性和训练效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，TransLandSeg在Landslide4Sense数据集和Bijie滑坡数据集上的表现均优于传统语义分割模型，训练效率提升显著，验证了自适应迁移学习架构的有效性。具体性能数据未提供，待进一步研究确认。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然灾害监测、环境保护和城市规划等。通过提高滑坡检测的准确性和效率，TransLandSeg能够为灾害预警和应急响应提供重要支持，未来可能在相关领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Landslides are one of the most destructive natural disasters in the world, posing a serious threat to human life and safety. The development of foundation models has provided a new research paradigm for large-scale landslide detection. The Segment Anything Model (SAM) has garnered widespread attention in the field of image segmentation. However, our experiment found that SAM performed poorly in the task of landslide segmentation. We propose TransLandSeg, which is a transfer learning approach for landslide semantic segmentation based on a vision foundation model (VFM). TransLandSeg outperforms traditional semantic segmentation models on both the Landslide4Sense dataset and the Bijie landslide dataset. Our proposed adaptive transfer learning (ATL) architecture enables the powerful segmentation capability of SAM to be transferred to landslide detection by training only 1.3% of the number of the parameters of SAM, which greatly improves the training efficiency of the model. Finally we also conducted ablation experiments on models with different ATL structures, concluded that the deployment location and residual connection of ATL play an important role in TransLandSeg accuracy improvement.