Fugu-MT 論文翻訳(概要): A 3D 2D convolutional Neural Network Model for Hyperspectral Image Classification

論文の概要: A 3D 2D convolutional Neural Network Model for Hyperspectral Image Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10293v1
Date: Fri, 19 Nov 2021 16:09:25 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2021-11-22 16:09:26.506760
Title: A 3D 2D convolutional Neural Network Model for Hyperspectral Image Classification
Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像分類のための3次元畳み込みニューラルネットワークモデル
Authors: Jiaxin Cao and Xiaoyan Li
Abstract要約: 提案したSEHybridSNモデルでは,浅度特徴の再利用に高密度ブロックを用いた。深度分離可能な畳み込み層を用いて空間情報を識別した。実験結果から,本モデルでは,ごく少数のトレーニングデータを用いて,より識別的な空間スペクトル特徴を学習できることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.213427823201119
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In the proposed SEHybridSN model, a dense block was used to reuse shallow feature and aimed at better exploiting hierarchical spatial spectral feature. Subsequent depth separable convolutional layers were used to discriminate the spatial information. Further refinement of spatial spectral features was realized by the channel attention method, which were performed behind every 3D convolutional layer and every 2D convolutional layer. Experiment results indicate that our proposed model learn more discriminative spatial spectral features using very few training data. SEHybridSN using only 0.05 and 0.01 labeled data for training, a very satisfactory performance is obtained.
Abstract（参考訳）: 提案したSEHybridSNモデルでは、浅い特徴を再利用するために高密度ブロックが用いられ、階層的な空間スペクトル特性をより活用することを目的とした。その後の深度分離可能な畳み込み層を用いて空間情報を識別した。各3次元畳み込み層と各2次元畳み込み層の後方で行うチャネルアテンション法により,空間スペクトル特性のさらなる改善を実現した。実験の結果,本モデルは非常に少ないトレーニングデータを用いて,より識別的な空間スペクトル特徴を学習できることが示唆された。トレーニングには0.05と0.01のラベル付きデータのみを使用するSEHybridSNが有効である。

関連論文リスト

EVolSplat: Efficient Volume-based Gaussian Splatting for Urban View Synthesis [61.1662426227688]
既存のNeRFおよび3DGSベースの手法は、フォトリアリスティックレンダリングを実現する上で有望な結果を示すが、スローでシーンごとの最適化が必要である。本稿では,都市景観を対象とした効率的な3次元ガウススプレイティングモデルEVolSplatを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-03-26T02:47:27Z)
Neural Signed Distance Function Inference through Splatting 3D Gaussians Pulled on Zero-Level Set [49.780302894956776]
多視点表面再構成における符号付き距離関数(SDF)の推測は不可欠である。本稿では3DGSとニューラルSDFの学習をシームレスに融合する手法を提案する。我々の数値的および視覚的比較は、広く使用されているベンチマークの最先端結果よりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-18T05:48:06Z)
GSplatLoc: Grounding Keypoint Descriptors into 3D Gaussian Splatting for Improved Visual Localization [1.4466437171584356]
軽量なXFeat特徴抽出器から高密度かつ堅牢なキーポイント記述器を3DGSに統合する2段階の手順を提案する。第2段階では、レンダリングベースの光度ワープ損失を最小限に抑え、初期ポーズ推定を洗練させる。広く使われている屋内および屋外データセットのベンチマークは、最近のニューラルレンダリングベースのローカライゼーション手法よりも改善されていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-24T23:18:32Z)
Implicit Gaussian Splatting with Efficient Multi-Level Tri-Plane Representation [45.582869951581785]
Implicit Gaussian Splatting (IGS)は、明示的なポイントクラウドと暗黙的な機能埋め込みを統合する革新的なハイブリッドモデルである。本稿では,空間正規化を具体化したレベルベースプログレッシブトレーニング手法を提案する。我々のアルゴリズムは、数MBしか使用せず、ストレージ効率とレンダリング忠実さを効果的にバランスして、高品質なレンダリングを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-19T14:34:17Z)
Diffusion-SS3D: Diffusion Model for Semi-supervised 3D Object Detection [77.23918785277404]
半教師付き3次元物体検出のための拡散モデルを用いて,擬似ラベルの品質向上に向けた新たな視点であるDiffusion-SS3Dを提案する。具体的には、劣化した3Dオブジェクトサイズとクラスラベル、分布を生成し、拡散モデルをデノナイズプロセスとして利用し、バウンディングボックス出力を得る。我々は,ScanNetとSUN RGB-Dベンチマークデータセットの実験を行い,既存手法に対する最先端性能の実現を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-05T18:54:03Z)
Simultaneous Alignment and Surface Regression Using Hybrid 2D-3D Networks for 3D Coherent Layer Segmentation of Retinal OCT Images with Full and Sparse Annotations [32.69359482975795]
本研究は, ハイブリッド2D-3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を基盤として, OCTボリュームから連続した3次元網膜層表面を得るための新しい枠組みを提案する。人工的データセットと3つのパブリックな臨床データセットの実験により、我々のフレームワークは、潜在的運動補正のためにBスキャンを効果的に調整できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-04T08:32:31Z)
StableDreamer: Taming Noisy Score Distillation Sampling for Text-to-3D [88.66678730537777]
本稿では3つの進歩を取り入れた方法論であるStableDreamerを紹介する。まず、SDS生成前の等価性と、簡単な教師付きL2再構成損失を定式化する。第2に,画像空間拡散は幾何学的精度に寄与するが,色調の鮮明化には潜時空間拡散が不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-02T02:27:58Z)
GraphCSPN: Geometry-Aware Depth Completion via Dynamic GCNs [49.55919802779889]
本稿では,グラフ畳み込みに基づく空間伝搬ネットワーク(GraphCSPN)を提案する。本研究では、幾何学的表現学習において、畳み込みニューラルネットワークとグラフニューラルネットワークを相補的に活用する。提案手法は,数段の伝搬ステップのみを使用する場合と比較して,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-19T17:56:03Z)
Shape Prior Non-Uniform Sampling Guided Real-time Stereo 3D Object Detection [59.765645791588454]
最近導入されたRTS3Dは、深度監督のないオブジェクトの中間表現のための効率的な4次元特徴整合埋め込み空間を構築している。本研究では, 内部領域で高密度サンプリングを行い, 内部領域でスパースサンプリングを行う非一様サンプリング方式を提案する。提案手法は,ネットワークパラメータをほとんど含まないAP3dに対して2.57%の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-18T09:14:55Z)
Hyperspectral Image Classification: Artifacts of Dimension Reduction on Hybrid CNN [1.2875323263074796]
2Dおよび3DCNNモデルは、ハイパースペクトル画像の空間的およびスペクトル情報を利用するのに非常に効率的であることが証明されている。この研究は、計算コストを大幅に削減する軽量CNN(3Dと2D-CNN)モデルを提案した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-25T18:43:57Z)
Spatial-Spectral Residual Network for Hyperspectral Image Super-Resolution [82.1739023587565]
ハイパースペクトル画像超解像のための新しいスペクトル空間残差ネットワーク(SSRNet)を提案する。提案手法は,2次元畳み込みではなく3次元畳み込みを用いて空間スペクトル情報の探索を効果的に行うことができる。各ユニットでは空間的・時間的分離可能な3次元畳み込みを用いて空間的・スペクトル的な情報を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-14T03:34:55Z)

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。