論文の概要: Efficient Deep Learning of Non-local Features for Hyperspectral Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00542v1
• Date: Sun, 2 Aug 2020 19:13:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 19:56:14.587300
• Title: Efficient Deep Learning of Non-local Features for Hyperspectral Image Classification
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像分類のための非局所特徴の効率的な深層学習
• Authors: Yu Shen, Sijie Zhu, Chen Chen, Qian Du, Liang Xiao, Jianyu Chen, Delu Pan
• Abstract要約: 高スペクトル画像(HSI)分類のために, ENL-FCN と呼ばれる効率的な非局所モジュールを持つ深部完全畳み込みネットワーク (FCN) を提案する。 提案するフレームワークである深部FCNは、全HSIを入力とみなし、局所受容領域におけるスペクトル空間情報を抽出する。 リカレント操作を使用することで、各画素の応答はHSIの全画素から集約される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.72648031677868
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning based methods, such as Convolution Neural Network (CNN), have demonstrated their efficiency in hyperspectral image (HSI) classification. These methods can automatically learn spectral-spatial discriminative features within local patches. However, for each pixel in an HSI, it is not only related to its nearby pixels but also has connections to pixels far away from itself. Therefore, to incorporate the long-range contextual information, a deep fully convolutional network (FCN) with an efficient non-local module, named ENL-FCN, is proposed for HSI classification. In the proposed framework, a deep FCN considers an entire HSI as input and extracts spectral-spatial information in a local receptive field. The efficient non-local module is embedded in the network as a learning unit to capture the long-range contextual information. Different from the traditional non-local neural networks, the long-range contextual information is extracted in a specially designed criss-cross path for computation efficiency. Furthermore, by using a recurrent operation, each pixel's response is aggregated from all pixels of HSI. The benefits of our proposed ENL-FCN are threefold: 1) the long-range contextual information is incorporated effectively, 2) the efficient module can be freely embedded in a deep neural network in a plug-and-play fashion, and 3) it has much fewer learning parameters and requires less computational resources. The experiments conducted on three popular HSI datasets demonstrate that the proposed method achieves state-of-the-art classification performance with lower computational cost in comparison with several leading deep neural networks for HSI.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のようなディープラーニングに基づく手法は、ハイパースペクトル画像(HSI)分類においてその効率を実証している。 これらの手法は局所パッチ内のスペクトル空間識別特徴を自動的に学習することができる。 しかし、hsi内の各画素は、その近傍の画素と関係しているだけでなく、自分自身から遠く離れたピクセルとも接続している。 そこで, ENL-FCN という名前の効率的な非局所モジュールを持つ深層完全畳み込みネットワーク (FCN) をHSI分類に組み込む手法を提案する。 提案フレームワークでは,深部FCNが全HSIを入力とみなし,局所受容領域におけるスペクトル空間情報を抽出する。 効率的な非ローカルモジュールは、長い範囲のコンテキスト情報をキャプチャする学習ユニットとしてネットワークに埋め込まれる。 従来の非局所ニューラルネットワークとは異なり、長距離文脈情報は計算効率のために特別に設計されたcriss-crossパスから抽出される。 さらに、繰り返し操作を用いることで、各画素の応答をHSIの全画素から集約する。 提案するENL-FCNの利点は3つある。 1) 長距離コンテキスト情報を効果的に組み込む。 2) 効率的なモジュールは、プラグアンドプレイ方式でディープニューラルネットワークに自由に組み込むことができ、 3) 学習パラメータがはるかに少なく、計算リソースも少なくなります。 3つのhsiデータセットで行った実験により,提案手法は,hsiの先駆的深層ニューラルネットワークと比較して,計算コストの低減とともに最先端の分類性能を実現することが示された。

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