論文の概要: Self-Regression Learning for Blind Hyperspectral Image Fusion Without Label

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16806v1
• Date: Wed, 31 Mar 2021 04:48:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-01 14:23:09.096366
• Title: Self-Regression Learning for Blind Hyperspectral Image Fusion Without Label
• Title（参考訳）: ラベルなし超スペクトル画像融合のための自己回帰学習
• Authors: Wu Wang, Yue Huang, Xinhao Ding
• Abstract要約: ハイパースペクトル画像(HSI)を再構築した自己回帰学習法を提案し,観察モデルを推定する。 特に,hsiを復元するinvertible neural network (inn) と,観測モデルを推定する2つの完全連結ネットワーク (fcn) を採用している。 我々のモデルは、合成データと実世界のデータセットの両方で実験で最先端の手法を上回ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.291055330647977
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Hyperspectral image fusion (HIF) is critical to a wide range of applications in remote sensing and many computer vision applications. Most traditional HIF methods assume that the observation model is predefined or known. However, in real applications, the observation model involved are often complicated and unknown, which leads to the serious performance drop of many advanced HIF methods. Also, deep learning methods can achieve outstanding performance, but they generally require a large number of image pairs for model training, which are difficult to obtain in realistic scenarios. Towards these issues, we proposed a self-regression learning method that alternatively reconstructs hyperspectral image (HSI) and estimate the observation model. In particular, we adopt an invertible neural network (INN) for restoring the HSI, and two fully-connected network (FCN) for estimating the observation model. Moreover, \emph{SoftMax} nonlinearity is applied to the FCN for satisfying the non-negative, sparsity and equality constraints. Besides, we proposed a local consistency loss function to constrain the observation model by exploring domain specific knowledge. Finally, we proposed an angular loss function to improve spectral reconstruction accuracy. Extensive experiments on both synthetic and real-world dataset show that our model can outperform the state-of-the-art methods
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像融合(HIF)は、リモートセンシングや多くのコンピュータビジョンアプリケーションにおいて幅広い用途に欠かせない。 ほとんどの従来のhif法は、観測モデルが事前に定義または知られていると仮定している。 しかし、実際のアプリケーションでは、関連する観測モデルはしばしば複雑で未知であり、多くの高度なhifメソッドが深刻な性能低下に繋がる。 また、ディープラーニング手法は優れた性能を達成することができるが、現実的なシナリオでは入手が困難であるモデルトレーニングには、一般的に多数のイメージペアが必要である。 これらの課題に対して,ハイパースペクトル画像(HSI)を再構成し,観測モデルを推定する自己回帰学習手法を提案する。 特に,hsiを復元するinvertible neural network (inn) と,観測モデルを推定する2つの完全接続型ネットワーク (fcn) を採用した。 さらに、非負性、疎性、等式制約を満たすために、 FCN に \emph{SoftMax} の非線形性を適用する。 さらに,ドメイン固有知識を探索することで観測モデルを制約する局所的整合損失関数を提案する。 最後に,スペクトル再構成精度を向上させる角損失関数を提案する。 合成と実世界の両方のデータセットの大規模な実験により、我々のモデルは最先端の手法より優れていることが示された。

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