使用伪标签策略对火星地形进行稀疏涂鸦注释的语义分割

摘要。基于深度学习的语义分割技术在火星地形的快速映射中发挥着关键作用。然而，为火星地形创建注释数据集是一个劳动密集且耗时的过程。为了减少标注地形掩码所需的手动工作量，本研究采用涂鸦注释，并开发了一个利用伪标签策略的弱监督语义分割框架，以解决涂鸦注释固有的有限标注信息的挑战。我们将该框架应用于自建的火星地形语义分割数据集。实验结果表明，我们的弱监督方法在火星环境中实现了良好的语义分割性能，并有效提取了地形掩码。这突显了我们的方法在减少注释工作量的情况下促进高效准确地映射火星地貌特征的潜力。