Automatic Segmentation of Land Cover in Satellite Images

Semantic segmentation problems such as landcover segmentation rely on large amounts of annotated images to excel. Without such data for target regions, transfer learning methods are widely used to incorporate knowledge from other areas and domains to improve performance. In this study, we analyze the performance of landcover segmentation models trained on low-resolution images with insufficient data for the targeted region or zoom level. In order to boost performance on target data, we experiment with models trained with unsupervised, semi-supervised, and supervised transfer learning approaches, including satellite images from public datasets and other unlabeled sources.According to experimental results, transfer learning improves segmentation performance by 3.4% MIoU (mean intersection over union) in rural regions and 12.9% MIoU in urban regions. We observed that transfer learning is more effective when two datasets share a comparable zoom level and are labeled with identical rules; otherwise, semi-supervised learning is more effective using unlabeled data. Pseudo labeling based unsupervised domain adaptation method improved building detection performance in urban cities. In addition, experiments showed that HRNet outperformed building segmentation approaches in multi-class segmentation

Building Segmentation on Satellite Images and Performance of Post-Processing Methods

Researchers are doing intensive work on satellite images due to the information it contains with the development of computer vision algorithms and the ease of accessibility to satellite images. Building segmentation of satellite images can be used for many potential applications such as city, agricultural, and communication network planning. However, since no dataset exists for every region, the model trained in a region must gain generality. In this study, we trained several models in China and post-processing work was done on the best model selected among them. These models are evaluated in the Chicago region of the INRIA dataset. As can be seen from the results, although state-of-art results in this area have not been achieved, the results are promising. We aim to present our initial experimental results of a building segmentation from satellite images in this study.Comment: in Turkish languag

Sanal Gerçeklik Rahatsızlıklarının EEG Sinyalleri Kullanılarak Belirlenmesi ve Rahatsızlık Seviyesine Göre Konforlu Bir Seyir için İyleştirmelerin Yapılması

Virtual reality (VR) is an increasingly widespread technology that provides a more realistic and fully immersive experience by using head-mounted displays (HMDs). However, this medium comes with some side effects. Users immersed in a virtual environment (VE) experience motion sickness like discomfort, which is named visually induced motion sickness(VIMS) or, more commonly, cybersickness. In an effort to overcome cybersickness experienced with stereoscopic displays, we propose a novel real-time system to detect cybersickness from the incoming electroencephalogram (EEG) feedback and to mitigate it by updating the cue parameters as per the feedback from the proposed model. The VE used in the study was generated procedurally by tuning levels of 3 different types of cues (navigation speed, scene complexity, and stereoscopic rendering parameters) to induce cybersickness in a varying range of severity. In the first phase of the study, we trained a two-stage shallow convolutional neural network with the EEG data collected from the users while immersed in the VE. The proposed two-stage model was utilized to detect cybersickness and to classify factors causing cybersickness, respectively. The performance of the cybersickness detection model reached an overall accuracy of 76.26%, while the factor type classification model achieved 81.01% overall accuracy. To assess the performance of the proposed cybersickness detection and mitigation system, an experiment consisting of two control sessions, and one models-in-the-loop session (MIL) was conducted in the second phase of the study with a different user sample. The differences in the Simulator Sickness Questionnaire (SSQ) responses collected before and after each session, and the time-dependent changes in the cue parameters showed that the participants felt less cybersickness during the MIL session in which the proposed cybersickness detection and mitigation system (CDMS) was utilized.Sanal gerçeklik (VR), başa takılan ekranların (HMD) kullanılmasıyla daha gerçekçi ve sürükleyici bir deneyim sağlayan, giderek yaygınlaşan bir teknolojidir. Fakat, bu teknolojik gelişim bazı yan etkileri beraberinde getirmektedir. Sanal bir ortamı deneyimleyen kullanıcılar hareket tutması rahatsızlığına benzer rahatsızlık yaşarlar. Sanal ortamlara maruziyet sonrasında deneyimlenen bu rahatsızlık gerçek bir fiziksel hareketin olmaması nedeniyle sanal gerçeklik tutması (cybersickness) olarak adlandırılmıştır. Bu çalışmada amacımız sanal ortamlarda deneyimlenen sanal gerçeklik tutması rahatsızlığını tespit etmek, sınıflandırmak ve bu rahatsızlığı hafifletmek için ilgili sahne parametrelerini güncellemektir. Sunulan sanal ortamda kullanıcıların rahatsızlığa maruz kalabilmeleri için sanal ortamlar oluşturulurken navigasyon hızı, sahne karmaşıklığı ve stereoskopik sahne oluşturma parametreleri kullanılmıştır. Sunulan sanal ortamı deneyimleyen katılımcılardan eşzamanlı olarak toplanan elektroensefalogram (EEG) verileri, Filtre Bankası Ortak Mekansal Patern (FBCSP) algoritmasına dayanan iki aşamalı sığ evrişimli sinir ağını (Shallow Convolutional Neural Network) eğitmek için kullanılmıştır. Önerilen iki aşamalı model, sanal gerçeklik tutması rahatsızlığını tespit etmek ve bu rahatsızlığa neden olan faktörü sınıflandırmak için kullanılmıştır. Önerilen modelde rahatsızlığın tespit performansı %76.26'lik doğruluğa ulaşırken, rahatsızlığa neden olan faktörün sınıflandırıldığı modelde %81.01'lik doğruluk performansı elde edilmiştir. Önerilen sistemin gerçek zamanlı performansını değerlendirmek için, farklı katılımcılar ile iki kontrol oturumundan ve bir modellerin döngüde olduğu oturumdan oluşan bir deney gerçekleştirilmiştir. Her bir oturumun başında ve sonunda uygulanan Simülatör Rahatsızlığı Anketi (SSQ) puanlarındaki farklar ve sahne parametrelerindeki zamana bağlı değişimler, katılımcıların önerilen sanal gerçeklik tutması tespit ve azaltma sisteminin (CDMS) kullanıldığı oturumda daha az rahatsızlık deneyimlediklerini göstermiştir