論文の概要: Evolving Deep Convolutional Neural Networks for Hyperspectral Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06634v1
• Date: Sat, 15 Aug 2020 03:04:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 20:35:29.991197
• Title: Evolving Deep Convolutional Neural Networks for Hyperspectral Image Denoising
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像復調のための深部畳み込みニューラルネットワークの進化
• Authors: Yuqiao Liu, Yanan Sun, Bing Xue, Mengjie Zhang
• Abstract要約: 本稿では,HSIを効果的に識別する最適な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を自動構築する新しいアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムの実験は、最先端の競合相手とよく設計され比較されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.869192200282213
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyperspectral images (HSIs) are susceptible to various noise factors leading to the loss of information, and the noise restricts the subsequent HSIs object detection and classification tasks. In recent years, learning-based methods have demonstrated their superior strengths in denoising the HSIs. Unfortunately, most of the methods are manually designed based on the extensive expertise that is not necessarily available to the users interested. In this paper, we propose a novel algorithm to automatically build an optimal Convolutional Neural Network (CNN) to effectively denoise HSIs. Particularly, the proposed algorithm focuses on the architectures and the initialization of the connection weights of the CNN. The experiments of the proposed algorithm have been well-designed and compared against the state-of-the-art peer competitors, and the experimental results demonstrate the competitive performance of the proposed algorithm in terms of the different evaluation metrics, visual assessments, and the computational complexity.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像 (hsis) は情報の損失につながる様々なノイズ要因に影響を受けやすく、ノイズはその後のhsisオブジェクトの検出と分類タスクを制限する。 近年、学習に基づく手法は、HSIの認知において優れた強みを示している。 残念ながら、ほとんどのメソッドは、興味のあるユーザには必ずしも利用できない広範な専門知識に基づいて手動で設計されている。 本稿では,HSIを効果的に識別する最適な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を自動構築する新しいアルゴリズムを提案する。 特に,提案アルゴリズムはアーキテクチャとCNNの接続重みの初期化に焦点を当てている。 提案アルゴリズムの実験は、最先端の競合相手に対してよく設計され、比較され、実験結果は、異なる評価指標、視覚的評価、および計算複雑性の観点から、提案アルゴリズムの競合性能を実証している。

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