論文の概要: A survey of active learning algorithms for supervised remote sensing
image classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07784v1
- Date: Thu, 15 Apr 2021 21:36:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-20 08:20:45.509397
- Title: A survey of active learning algorithms for supervised remote sensing
image classification
- Title(参考訳): 教師付きリモートセンシング画像分類のためのアクティブラーニングアルゴリズムの検討
- Authors: Devis Tuia, Michele Volpi, Loris Copa, Mikhail Kanevski, Jordi
Munoz-Mari
- Abstract要約: 効率的なトレーニングセットを定義することは、リモートセンシングイメージ分類ルーチンの成功の最も繊細なフェーズの1つです。
アクティブラーニングは、サンプリングを通じてモデルのパフォーマンスを反復的に改善することで、効率的なトレーニングセットの構築を目指しています。
本稿では、アクティブ学習アルゴリズムの主なファミリであるコミッション、大きなマージン、後方確率ベースをレビューおよびテストする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.384800591054857
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Defining an efficient training set is one of the most delicate phases for the
success of remote sensing image classification routines. The complexity of the
problem, the limited temporal and financial resources, as well as the high
intraclass variance can make an algorithm fail if it is trained with a
suboptimal dataset. Active learning aims at building efficient training sets by
iteratively improving the model performance through sampling. A user-defined
heuristic ranks the unlabeled pixels according to a function of the uncertainty
of their class membership and then the user is asked to provide labels for the
most uncertain pixels. This paper reviews and tests the main families of active
learning algorithms: committee, large margin and posterior probability-based.
For each of them, the most recent advances in the remote sensing community are
discussed and some heuristics are detailed and tested. Several challenging
remote sensing scenarios are considered, including very high spatial resolution
and hyperspectral image classification. Finally, guidelines for choosing the
good architecture are provided for new and/or unexperienced user.
- Abstract(参考訳): 効率的なトレーニングセットを定義することは、リモートセンシングイメージ分類ルーチンの成功の最も繊細なフェーズの1つです。
問題の複雑さ、時間的および財政的なリソースの制限、および高いクラス内分散は、最適化データセットでトレーニングされた場合、アルゴリズムを失敗させる可能性がある。
アクティブラーニングは、サンプリングによるモデルパフォーマンスを反復的に改善することで、効率的なトレーニングセットを構築することを目的としている。
ユーザ定義ヒューリスティックは、クラスメンバーシップの不確実性の関数に従ってラベル付き画素をランク付けし、ユーザが最も不確実なピクセルに対してラベルを提供するように依頼する。
本稿では,アクティブラーニングアルゴリズムのメインファミリーである,委員会,大きなマージン,後続確率に基づくレビューと検証を行う。
それぞれについて,リモートセンシングコミュニティにおける最新の進歩を議論し,いくつかのヒューリスティックを詳細に検証した。
空間分解能やハイパースペクトル画像の分類など、いくつかの困難なリモートセンシングシナリオが検討されている。
最後に、優れたアーキテクチャを選択するためのガイドラインを、新規および/または未経験のユーザに提供します。
関連論文リスト
- DiverseNet: Decision Diversified Semi-supervised Semantic Segmentation Networks for Remote Sensing Imagery [17.690698736544626]
トレーニング中の精度と多様性を同時に向上し,マルチヘッド・マルチモデル半教師付き学習アルゴリズムを探索するDiverseNetを提案する。
DiverseNetファミリーで提案されている2つの手法、すなわちDiverseHeadとDiverseModelは、広く利用されている4つのリモートセンシング画像データセットにおいて、セマンティックセマンティックセマンティクスの性能を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-22T22:20:10Z) - Few-shot Image Classification based on Gradual Machine Learning [6.935034849731568]
少ないショット画像分類は、ラベル付きサンプルのみを使用してラベル付きイメージを正確に分類することを目的としている。
段階的機械学習(GML)の非i.dパラダイムに基づく新しいアプローチを提案する。
提案手法は精度でSOTAの性能を1-5%向上させることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-28T12:30:41Z) - Towards Diverse Evaluation of Class Incremental Learning: A Representation Learning Perspective [67.45111837188685]
クラスインクリメンタル学習(CIL)アルゴリズムは、インクリメンタルに到着したデータから新しいオブジェクトクラスを継続的に学習することを目的としている。
表現学習における様々な評価プロトコルを用いて,CILアルゴリズムによって訓練されたニューラルネットワークモデルを実験的に解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-16T11:44:11Z) - Hybrid Optimized Deep Convolution Neural Network based Learning Model
for Object Detection [0.0]
物体の識別はコンピュータビジョンにおける最も基本的で難しい問題の1つである。
近年,ディープラーニングに基づく物体検出技術が大衆の関心を集めている。
本研究では,自律型物体検出システムを構築するために,独自のディープラーニング分類手法を用いる。
提案するフレームワークは検出精度0.9864であり、現在の技術よりも高い。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-02T04:39:37Z) - Learning Representations for Pixel-based Control: What Matters and Why? [22.177382138487566]
本稿では,メトリックベースの学習,データ拡張,ワールドモデル学習,コントラスト学習のない,意味のある表現を学習可能な,シンプルなベースラインアプローチを提案する。
この結果から,報酬の密度,課題の計画的地平,課題関連コンポーネントの存在などに基づくベンチマークのより詳細な分類が,アルゴリズムの評価に不可欠であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-15T14:16:28Z) - Low-Regret Active learning [64.36270166907788]
トレーニングに最も有用なラベル付きデータポイントを識別するオンライン学習アルゴリズムを開発した。
私たちの仕事の中心は、予測可能な(簡単な)インスタンスの低い後悔を達成するために調整された睡眠専門家のための効率的なアルゴリズムです。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-06T22:53:45Z) - Hyperspherical embedding for novel class classification [1.5952956981784217]
本稿では,正規化ソフトマックス損失下での潜在空間の表現に制約に基づくアプローチを提案する。
本研究では,メトリクス学習と正規化ソフトマックス損失の両方を用いて,異なるデータセット上の未知のクラスを分類するための提案手法を実験的に検証した。
この結果から,提案した戦略は,ペアワイズ学習を必要とせず,メトリック学習戦略よりも優れた分類結果を提供するため,より大規模なクラスで効率的に学習可能であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-05T15:42:13Z) - Minimax Active Learning [61.729667575374606]
アクティブラーニングは、人間のアノテーションによってラベル付けされる最も代表的なサンプルをクエリすることによって、ラベル効率の高いアルゴリズムを開発することを目指している。
現在のアクティブラーニング技術は、最も不確実なサンプルを選択するためにモデルの不確実性に頼るか、クラスタリングを使うか、最も多様なラベルのないサンプルを選択するために再構築する。
我々は,不確実性と多様性を両立させる半教師付きミニマックスエントロピーに基づく能動学習アルゴリズムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-18T19:03:40Z) - Fast Few-Shot Classification by Few-Iteration Meta-Learning [173.32497326674775]
数ショット分類のための高速な最適化に基づくメタラーニング手法を提案する。
我々の戦略はメタ学習において学習すべき基礎学習者の目的の重要な側面を可能にする。
我々は、我々のアプローチの速度と効果を実証し、総合的な実験分析を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-01T15:59:31Z) - Expert Training: Task Hardness Aware Meta-Learning for Few-Shot
Classification [62.10696018098057]
そこで本研究では,訓練課題を適切に整理するためのメタトレーニング戦略を提案する。
タスクの難易度を推定する訓練手順にタスク難易度認識モジュールを設計して統合する。
miniImageNet と tieredImageNetSketch のデータセットによる実験結果から,メタラーナーは専門家のトレーニング戦略によりより良い結果が得られることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-13T08:49:00Z) - SCAN: Learning to Classify Images without Labels [73.69513783788622]
機能学習とクラスタリングを分離する2段階のアプローチを提唱する。
表現学習からの自己教師型タスクを用いて意味論的意味のある特徴を得る。
我々は、ImageNet上で有望な結果を得、低データ体制下では、いくつかの半教師付き学習方法より優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-25T18:12:33Z)
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。