論文の概要: 3D-ANAS v2: Grafting Transformer Module on Automatically Designed ConvNet for Hyperspectral Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11084v1
• Date: Thu, 21 Oct 2021 11:51:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-23 03:10:34.543686
• Title: 3D-ANAS v2: Grafting Transformer Module on Automatically Designed ConvNet for Hyperspectral Image Classification
• Title（参考訳）: 3D-ANAS v2:ハイパースペクトル画像分類のための自動設計ConvNet上のグラフト変換モジュール
• Authors: Xizhe Xue, Haokui Zhang, Zongwen Bai, Ying Li
• Abstract要約: ハイパースペクトル画像(HSI)分類は意思決定のホットトピックである。 ディープラーニングに基づくHSI分類法は有望な性能を達成した。 HSI分類には、いくつかのニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)アルゴリズムが提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.920549669706736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hyperspectral image (HSI) classification has been a hot topic for decides, as Hyperspectral image has rich spatial and spectral information, providing strong basis for distinguishing different land-cover objects. Benefiting from the development of deep learning technologies, deep learning based HSI classification methods have achieved promising performance. Recently, several neural architecture search (NAS) algorithms are proposed for HSI classification, which further improve the accuracy of HSI classification to a new level. In this paper, we revisit the search space designed in previous HSI classification NAS methods and propose a novel hybrid search space, where 3D convolution, 2D spatial convolution and 2D spectral convolution are employed. Compared search space proposed in previous works, the serach space proposed in this paper is more aligned with characteristic of HSI data that is HSIs have a relatively low spatial resolution and an extremely high spectral resolution. In addition, to further improve the classification accuracy, we attempt to graft the emerging transformer module on the automatically designed ConvNet to adding global information to local region focused features learned by ConvNet. We carry out comparison experiments on three public HSI datasets which have different spectral characteristics to evaluate the proposed method. Experimental results show that the proposed method achieves much better performance than comparison approaches, and both adopting the proposed hybrid search space and grafting transformer module improves classification accuracy. Especially on the most recently captured dataset Houston University, overall accuracy is improved by up to nearly 6 percentage points. Code will be available at: https://github.com/xmm/3D-ANAS-V2.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトラル画像(hsi)の分類は、ハイパースペクトラル画像は空間的およびスペクトル的情報が多く、異なる土地被覆物体を識別するための強い基礎を提供するため、決定のホットな話題となっている。 ディープラーニング技術の発展により、ディープラーニングに基づくHSI分類手法は有望な性能を達成した。 近年,hsi分類のためのニューラルネットワーク探索(nas)アルゴリズムが提案されており,hsi分類の精度がさらに向上している。 本稿では,従来のhsi分類法で設計された探索空間を再検討し,3次元畳み込み,2次元空間畳み込み,2次元スペクトル畳み込みを用いた新しいハイブリッド探索空間を提案する。 先行研究で提案された探索空間と比較して,本論文で提案するセラッハ空間はhsiデータの特徴と一致しており,hsisは空間分解能が比較的低く,スペクトル分解能が極めて高い。 さらに,さらに分類精度を向上させるため,新たに開発されたトランスフォーマーモジュールを自動設計したconvnetに移植し,convnetが学習した局所的特徴にグローバル情報を付加する。 提案手法を評価するために,スペクトル特性が異なる3つのhsiデータセットの比較実験を行った。 実験の結果,提案手法は比較手法よりもはるかに優れた性能を示し,ハイブリッド検索空間とグラフト変換モジュールを併用することにより,分類精度が向上した。 特に最近撮影されたヒューストン大学のデータセットでは、全体の精度が最大6%向上している。 コードは、https://github.com/xmm/3D-ANAS-V2.comから入手できる。

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