論文の概要: MESSFN : a Multi-level and Enhanced Spectral-Spatial Fusion Network for Pan-sharpening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09937v1
• Date: Tue, 21 Sep 2021 03:38:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-22 14:13:26.207610
• Title: MESSFN : a Multi-level and Enhanced Spectral-Spatial Fusion Network for Pan-sharpening
• Title（参考訳）: messfn : パンシャープ化のためのマルチレベルスペクトル空間融合ネットワーク
• Authors: Yuan Yuan, Yi Sun, Yuanlin Zhang
• Abstract要約: 本稿では,MESSFN(Multi-level and Enhanced Spectral-Spatial Fusion Network)を提案する。 スペクトル-空間流は階層的に導出され,MSストリームとPANストリームから複数レベルの先行スペクトルおよび空間的専門知識を融合する。 2つのデータセットの実験は、ネットワークが最先端の手法と競合しているか、優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.129956512200454
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dominant pan-sharpening frameworks simply concatenate the MS stream and the PAN stream once at a specific level. This way of fusion neglects the multi-level spectral-spatial correlation between the two streams, which is vital to improving the fusion performance. In consideration of this, we propose a Multi-level and Enhanced Spectral-Spatial Fusion Network (MESSFN) with the following innovations: First, to fully exploit and strengthen the above correlation, a Hierarchical Multi-level Fusion Architecture (HMFA) is carefully designed. A novel Spectral-Spatial (SS) stream is established to hierarchically derive and fuse the multi-level prior spectral and spatial expertise from the MS stream and the PAN stream. This helps the SS stream master a joint spectral-spatial representation in the hierarchical network for better modeling the fusion relationship. Second, to provide superior expertise, consequently, based on the intrinsic characteristics of the MS image and the PAN image, two feature extraction blocks are specially developed. In the MS stream, a Residual Spectral Attention Block (RSAB) is proposed to mine the potential spectral correlations between different spectra of the MS image through adjacent cross-spectrum interaction. While in the PAN stream, a Residual Multi-scale Spatial Attention Block (RMSAB) is proposed to capture multi-scale information and reconstruct precise high-frequency details from the PAN image through an improved spatial attention-based inception structure. The spectral and spatial feature representations are enhanced. Extensive experiments on two datasets demonstrate that the proposed network is competitive with or better than state-of-the-art methods. Our code can be found in github.
• Abstract（参考訳）: 支配的なパンシャーピングフレームワークは、MSストリームとPANストリームを特定のレベルで1度だけ結合する。 この融合方式は、融合性能の向上に不可欠である2つのストリーム間の多重レベルスペクトル-空間相関を無視する。 まず,上記の相関を十分に活用し,強化するために階層型マルチレベル融合アーキテクチャ(hmfa)を慎重に設計する。 スペクトル空間(SS)ストリームは,MSストリームとPANストリームから,複数レベルの先行スペクトルおよび空間的専門知識を階層的に導出し,融合するために確立された。 これにより、ssストリームは階層ネットワーク内の結合スペクトル空間表現をマスターし、融合関係のモデリングを改善することができる。 第2に,MS画像とPAN画像の本質的な特徴に基づいて,優れた専門知識を提供するために,2つの特徴抽出ブロックを特別に開発する。 msストリームでは、隣接するクロススペクトル相互作用を介してms画像の異なるスペクトル間の潜在的なスペクトル相関をマイニングするために、残差スペクトル注意ブロック(rsab)が提案されている。 PANストリームでは,Residual Multi-scale Spatial Attention Block (RMSAB) が提案され,マルチスケール情報を取得し,空間的注意に基づくインセプション構造の改善によりPAN画像から高精度な高周波詳細を再構成する。 スペクトルおよび空間的特徴表現が強化される。 2つのデータセットに対する大規模な実験は、提案されたネットワークが最先端の手法と競合しているか、優れていることを示す。 私たちのコードはgithubにあります。

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