論文の概要: Spectral Unmixing With Multinomial Mixture Kernel and Wasserstein Generative Adversarial Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06859v1
• Date: Sat, 12 Dec 2020 16:49:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-10 06:37:29.643084
• Title: Spectral Unmixing With Multinomial Mixture Kernel and Wasserstein Generative Adversarial Loss
• Title（参考訳）: 多項混合核とワッサースタイン生成逆損失を用いたスペクトルアンミックス
• Authors: Savas Ozkan, Gozde Bozdagi Akar
• Abstract要約: 本研究では1次元畳み込みカーネルとスペクトル不確実性を用いたスペクトルアンミックスのための新しいフレームワークを提案する。 高レベルの表現はデータから計算され、さらに多項混合モデルでモデル化される。 実データと合成データの両方で実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.56877715768796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study proposes a novel framework for spectral unmixing by using 1D convolution kernels and spectral uncertainty. High-level representations are computed from data, and they are further modeled with the Multinomial Mixture Model to estimate fractions under severe spectral uncertainty. Furthermore, a new trainable uncertainty term based on a nonlinear neural network model is introduced in the reconstruction step. All uncertainty models are optimized by Wasserstein Generative Adversarial Network (WGAN) to improve stability and capture uncertainty. Experiments are performed on both real and synthetic datasets. The results validate that the proposed method obtains state-of-the-art performance, especially for the real datasets compared to the baselines. Project page at: https://github.com/savasozkan/dscn.
• Abstract（参考訳）: 本研究では1次元畳み込みカーネルとスペクトル不確実性を用いたスペクトルアンミックスのための新しいフレームワークを提案する。 高レベル表現はデータから計算され、重度のスペクトル不確かさの下で分数を推定するために多項混合モデルでさらにモデル化される。 さらに、再構成工程において非線形ニューラルネットワークモデルに基づく新しいトレーニング可能な不確実性項を導入する。 すべての不確実性モデルはwasserstein generative adversarial network (wgan) によって最適化され、安定性が向上し不確実性が捕捉される。 実データと合成データの両方で実験を行う。 その結果,本手法は,特に実際のデータセットに対して,ベースラインと比較して最先端の性能が得られることを確認した。 プロジェクトページ: https://github.com/savasozkan/dscn。

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