論文の概要: Weakly Supervised Instance Attention for Multisource Fine-Grained Object
Recognition with an Application to Tree Species Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10983v2
- Date: Tue, 25 May 2021 20:35:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-27 13:46:11.910003
- Title: Weakly Supervised Instance Attention for Multisource Fine-Grained Object
Recognition with an Application to Tree Species Classification
- Title（参考訳）: 多元細粒オブジェクト認識のための弱教師付き例注意と木種分類への応用
- Authors: Bulut Aygunes, Ramazan Gokberk Cinbis, Selim Aksoy
- Abstract要約: 比較的小さなオブジェクトを分類するマルチソース手法を提案する。
提案手法は,並列分岐を用いた単一ソース深部注目モデルを用いて,オブジェクトの局所化と分類を行う。
以上の結果から,40種類の木に対する認識精度は53%と高い結果が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.668407688201361
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Multisource image analysis that leverages complementary spectral, spatial,
and structural information benefits fine-grained object recognition that aims
to classify an object into one of many similar subcategories. However, for
multisource tasks that involve relatively small objects, even the smallest
registration errors can introduce high uncertainty in the classification
process. We approach this problem from a weakly supervised learning perspective
in which the input images correspond to larger neighborhoods around the
expected object locations where an object with a given class label is present
in the neighborhood without any knowledge of its exact location. The proposed
method uses a single-source deep instance attention model with parallel
branches for joint localization and classification of objects, and extends this
model into a multisource setting where a reference source that is assumed to
have no location uncertainty is used to aid the fusion of multiple sources in
four different levels: probability level, logit level, feature level, and pixel
level. We show that all levels of fusion provide higher accuracies compared to
the state-of-the-art, with the best performing method of feature-level fusion
resulting in 53% accuracy for the recognition of 40 different types of trees,
corresponding to an improvement of 5.7% over the best performing baseline when
RGB, multispectral, and LiDAR data are used. We also provide an in-depth
comparison by evaluating each model at various parameter complexity settings,
where the increased model capacity results in a further improvement of 6.3%
over the default capacity setting.
- Abstract（参考訳）: 補完スペクトル、空間、構造情報を利用するマルチソース画像解析は、オブジェクトを多くの類似したサブカテゴリの1つに分類することを目的とした、きめ細かいオブジェクト認識の恩恵を受ける。
しかし、比較的小さなオブジェクトを含むマルチソースタスクでは、最小の登録エラーでさえ分類プロセスに高い不確実性をもたらす可能性がある。
入力画像は,与えられたクラスラベルを持つオブジェクトが近傍に存在し,その正確な位置を知らずに,期待される対象位置周辺の大きな近傍に対応するという,弱い教師付き学習視点からこの問題にアプローチする。
提案手法では,オブジェクトの同時配置と分類に並列分岐を持つ単一ソースのディープインスタンスアテンションモデルを使用し,このモデルを複数ソースに拡張することで,位置不確実性のないと仮定された参照ソースを用いて,確率レベル,ロジットレベル,特徴レベル,画素レベルという4つのレベルにおける複数のソースの融合を支援する。
その結果,RGB,マルチスペクトル,LiDARデータを用いた場合の最高性能ベースラインよりも5.7%向上し,40種類の木を認識した場合の精度が53%向上した。
また,様々なパラメータの複雑性設定において,各モデルを評価することで,モデルのキャパシティが増加すると,デフォルトキャパシティ設定よりも6.3%向上する。
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