論文の概要: X-ModalNet: A Semi-Supervised Deep Cross-Modal Network for
Classification of Remote Sensing Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.13806v2
- Date: Sat, 11 Jul 2020 18:26:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-17 12:58:57.788957
- Title: X-ModalNet: A Semi-Supervised Deep Cross-Modal Network for
Classification of Remote Sensing Data
- Title(参考訳): X-ModalNet:リモートセンシングデータの分類のための半スーパービジョンディープクロスモーダルネットワーク
- Authors: Danfeng Hong, Naoto Yokoya, Gui-Song Xia, Jocelyn Chanussot, Xiao
Xiang Zhu
- Abstract要約: 我々はX-ModalNetと呼ばれる新しいクロスモーダルディープラーニングフレームワークを提案する。
X-ModalNetは、ネットワークの上部にある高レベルな特徴によって構築されたアップダスタブルグラフ上にラベルを伝搬するため、うまく一般化する。
我々は2つのマルチモーダルリモートセンシングデータセット(HSI-MSIとHSI-SAR)上でX-ModalNetを評価し、いくつかの最先端手法と比較して大幅に改善した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 69.37597254841052
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper addresses the problem of semi-supervised transfer learning with
limited cross-modality data in remote sensing. A large amount of multi-modal
earth observation images, such as multispectral imagery (MSI) or synthetic
aperture radar (SAR) data, are openly available on a global scale, enabling
parsing global urban scenes through remote sensing imagery. However, their
ability in identifying materials (pixel-wise classification) remains limited,
due to the noisy collection environment and poor discriminative information as
well as limited number of well-annotated training images. To this end, we
propose a novel cross-modal deep-learning framework, called X-ModalNet, with
three well-designed modules: self-adversarial module, interactive learning
module, and label propagation module, by learning to transfer more
discriminative information from a small-scale hyperspectral image (HSI) into
the classification task using a large-scale MSI or SAR data. Significantly,
X-ModalNet generalizes well, owing to propagating labels on an updatable graph
constructed by high-level features on the top of the network, yielding
semi-supervised cross-modality learning. We evaluate X-ModalNet on two
multi-modal remote sensing datasets (HSI-MSI and HSI-SAR) and achieve a
significant improvement in comparison with several state-of-the-art methods.
- Abstract(参考訳): 本稿では,リモートセンシングにおけるクロスモーダルデータによる半教師ありトランスファー学習の問題に対処する。
マルチスペクトル画像(MSI)や合成開口レーダ(SAR)データなどの多モード地球観測画像は、グローバルスケールで公開されており、リモートセンシング画像を通して地球規模の都市景観を解析することができる。
しかし, ノイズの多い収集環境や識別情報が乏しいこと, 注釈付き訓練画像の数が限られていることなどから, 資料の識別能力(画素単位の分類)は依然として限られている。
そこで本研究では,大規模MSIデータやSARデータを用いて,小規模ハイパースペクトル画像(HSI)からより識別性の高い情報を分類タスクに転送することを学ぶことで,自己学習モジュール,インタラクティブ学習モジュール,ラベル伝搬モジュールの3つのよく設計されたモジュールを備えた,X-ModalNetと呼ばれる新しいクロスモーダルディープラーニングフレームワークを提案する。
重要なことに、X-ModalNetは、ネットワークの上部にある高レベルな特徴によって構築されたアップダブルグラフ上のラベルの伝播により、半教師ありクロスモダリティ学習をもたらすため、うまく一般化する。
我々は2つのマルチモーダルリモートセンシングデータセット(HSI-MSIとHSI-SAR)上でX-ModalNetを評価し、いくつかの最先端手法と比較して大幅に改善した。
関連論文リスト
- Remote Sensing Image Segmentation Using Vision Mamba and Multi-Scale Multi-Frequency Feature Fusion [9.098711843118629]
本稿では、状態空間モデル(SSM)を導入し、視覚マンバ(CVMH-UNet)に基づく新しいハイブリッドセマンティックセマンティックネットワークを提案する。
本手法は、クロス2Dスキャン(CS2D)を用いて、複数の方向からグローバル情報をフルにキャプチャする、クロス走査型視覚状態空間ブロック(CVSSBlock)を設計する。
ローカル情報取得におけるビジョン・マンバ(VMamba)の制約を克服するために畳み込みニューラルネットワークのブランチを組み込むことにより、このアプローチはグローバル機能とローカル機能の両方の包括的な分析を促進する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-08T02:17:38Z) - SwiMDiff: Scene-wide Matching Contrastive Learning with Diffusion
Constraint for Remote Sensing Image [21.596874679058327]
SwiMDiffは、リモートセンシング画像のための新しい自己教師付き事前トレーニングフレームワークである。
ラベルを再分類し、同じシーンからのデータを偽陰性として認識する。
対照的学習(CL)と拡散モデルとをシームレスに統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-10T11:55:58Z) - Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation [63.15257949821558]
Referring Remote Sensing Image (RRSIS)は、コンピュータビジョンと自然言語処理を組み合わせた新しい課題である。
従来の参照画像(RIS)アプローチは、空中画像に見られる複雑な空間スケールと向きによって妨げられている。
本稿ではRMSIN(Rotated Multi-Scale Interaction Network)を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-19T08:14:14Z) - De-coupling and De-positioning Dense Self-supervised Learning [65.56679416475943]
Dense Self-Supervised Learning (SSL)メソッドは、複数のオブジェクトでイメージを処理する際に、画像レベルの特徴表現を使用する際の制限に対処する。
本研究は, 層深度やゼロパディングに伴う受容野の増大によって生じる, 結合と位置バイアスに悩まされていることを示す。
我々はCOCOにおける本手法の利点と、オブジェクト分類、セマンティックセグメンテーション、オブジェクト検出のための新しい挑戦的ベンチマークであるOpenImage-MINIについて示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-29T18:07:25Z) - Multi-Spectral Image Classification with Ultra-Lean Complex-Valued
Models [28.798100220715686]
マルチスペクトル画像は、材料によって示される異なるスペクトルシグネチャによってリモートセンシングに有用である。
複素値コドメイン対称モデルを用いて実値MSI画像の分類を行う。
我々の研究は、実数値MSIデータにおける複素数値深層学習の価値を初めて示すものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-21T19:01:53Z) - Multi-Content Complementation Network for Salient Object Detection in
Optical Remote Sensing Images [108.79667788962425]
光リモートセンシング画像(RSI-SOD)における有能な物体検出は、いまだに課題である。
本稿では, RSI-SOD における複数コンテンツの相補性を検討するために, MCCNet (Multi-Content Complementation Network) を提案する。
MCCMでは、前景機能、エッジ機能、背景機能、グローバル画像レベル機能など、RSI-SODにとって重要な複数の機能について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-02T04:46:40Z) - Remote Sensing Image Scene Classification with Self-Supervised Paradigm
under Limited Labeled Samples [11.025191332244919]
我々は,大規模なラベル付きデータからRSIシーン分類のための高性能事前学習モデルを得るために,新たな自己教師付き学習(SSL)機構を導入する。
一般的な3つのRSIシーン分類データセットの実験により、この新たな学習パラダイムは、従来の支配的なImageNet事前学習モデルよりも優れていることが示された。
我々の研究から得られた知見は、リモートセンシングコミュニティにおけるSSLの発展を促進するのに役立ちます。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-02T09:27:19Z) - Cross-Attention in Coupled Unmixing Nets for Unsupervised Hyperspectral
Super-Resolution [79.97180849505294]
本稿では,HSIの空間分解能を高めるために,CUCaNetというクロスアテンション機構を備えた新しい結合型アンミックスネットワークを提案する。
3つの広く使われているHS-MSデータセットに対して、最先端のHSI-SRモデルと比較実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-10T08:08:20Z) - Crowd Counting via Hierarchical Scale Recalibration Network [61.09833400167511]
本稿では,群集カウントの課題に取り組むために,階層型大規模校正ネットワーク(HSRNet)を提案する。
HSRNetは、リッチなコンテキスト依存をモデル化し、複数のスケール関連情報を再検討する。
提案手法は,様々なノイズを選択的に無視し,適切な群集スケールに自動的に焦点を合わせることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-07T10:06:47Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。