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: 処理完了
• 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。

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