論文の概要: Patch Based Classification of Remote Sensing Data: A Comparison of
2D-CNN, SVM and NN Classifiers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11767v1
- Date: Sun, 21 Jun 2020 11:07:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-18 11:46:48.952453
- Title: Patch Based Classification of Remote Sensing Data: A Comparison of
2D-CNN, SVM and NN Classifiers
- Title（参考訳）: リモートセンシングデータのパッチベース分類:2D-CNN, SVM, NN分類器の比較
- Authors: Mahesh Pal, Akshay, Himanshu Rohilla and B. Charan Teja
- Abstract要約: パッチベースのSVMとNNの性能と,2D-CNNと完全連結層からなるディープラーニングアルゴリズムの性能を比較した。
両方のデータセットによる結果は、パッチベースのSVMとNNの有効性を示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Pixel based algorithms including back propagation neural networks (NN) and
support vector machines (SVM) have been widely used for remotely sensed image
classifications. Within last few years, deep learning based image classifier
like convolution neural networks (2D-CNN) are becoming popular alternatives to
these classifiers. In this paper, we compare performance of patch based SVM and
NN with that of a deep learning algorithms comprising of 2D-CNN and fully
connected layers. Similar to CNN which utilise image patches to derive features
for further classification, we propose to use patches as an input in place of
individual pixel with both SVM and NN classifiers. Two datasets, one
multispectral and other hyperspectral data was used to compare the performance
of different classifiers. Results with both datasets suggest the effectiveness
of patch based SVM and NN classifiers in comparison to state of art 2D-CNN
classifier.
- Abstract（参考訳）: 後方伝播ニューラルネットワーク(NN)やサポートベクターマシン(SVM)を含む画素ベースのアルゴリズムは、リモートセンシング画像分類に広く用いられている。
ここ数年のうちに、畳み込みニューラルネットワーク(2D-CNN)のようなディープラーニングベースの画像分類器が、これらの分類器の代替として人気になっている。
本稿では,パッチベースのSVMとNNの性能を,2D-CNNと完全連結層からなるディープラーニングアルゴリズムの性能と比較する。
画像パッチを利用してさらなる分類を行うCNNと同様に、SVMとNNの分類器で個々のピクセルの代わりにパッチを入力として用いることを提案する。
2つのデータセット, 1つのマルチスペクトルおよび他のハイパースペクトルデータを用いて, 異なる分類器の性能を比較した。
両データセットの結果から,パッチベースのSVMとNN分類器の有効性が示唆された。
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