論文の概要: ADRN: Attention-based Deep Residual Network for Hyperspectral Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01947v1
• Date: Wed, 4 Mar 2020 08:36:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 13:35:51.752015
• Title: ADRN: Attention-based Deep Residual Network for Hyperspectral Image Denoising
• Title（参考訳）: ADRN:ハイパースペクトル画像復調のための注意型ディープ残像ネットワーク
• Authors: Yongsen Zhao, Deming Zhai, Junjun Jiang, Xianming Liu
• Abstract要約: ノイズの多いHSIからクリーンなHSIへのマッピングを学習するために,注目に基づくディープ残差ネットワークを提案する。 実験の結果,提案手法は定量的および視覚的評価において最先端の手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.01041506447195
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyperspectral image (HSI) denoising is of crucial importance for many subsequent applications, such as HSI classification and interpretation. In this paper, we propose an attention-based deep residual network to directly learn a mapping from noisy HSI to the clean one. To jointly utilize the spatial-spectral information, the current band and its $K$ adjacent bands are simultaneously exploited as the input. Then, we adopt convolution layer with different filter sizes to fuse the multi-scale feature, and use shortcut connection to incorporate the multi-level information for better noise removal. In addition, the channel attention mechanism is employed to make the network concentrate on the most relevant auxiliary information and features that are beneficial to the denoising process best. To ease the training procedure, we reconstruct the output through a residual mode rather than a straightforward prediction. Experimental results demonstrate that our proposed ADRN scheme outperforms the state-of-the-art methods both in quantitative and visual evaluations.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像(HSI)は、HSI分類や解釈など、その後の多くの応用において重要である。 本稿では,ノイズの多いhsiからクリーンなhsiへのマッピングを直接学習するための注意に基づく深層残留ネットワークを提案する。 空間スペクトル情報を共同利用するために、入力として現在のバンドとその隣接するバンド$k$を同時に利用する。 次に,フィルタサイズが異なる畳み込み層を採用し,マルチスケール機能を融合し,多レベル情報を取り込んだショートカット接続によりノイズ除去を行う。 また、チャネルアテンション機構を用いて、ネットワークを最も関連性の高い補助情報や特徴に集中させる。 トレーニング手順の容易化のために,簡単な予測ではなく,残差モードで出力を再構築する。 実験の結果,提案手法は定量的および視覚的評価において最先端の手法よりも優れていた。

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