論文の概要: ESW Edge-Weights : Ensemble Stochastic Watershed Edge-Weights for Hyperspectral Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13502v1
• Date: Mon, 28 Feb 2022 01:53:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-01 16:38:20.598453
• Title: ESW Edge-Weights : Ensemble Stochastic Watershed Edge-Weights for Hyperspectral Image Classification
• Title（参考訳）: ESWエッジウェイト : ハイパースペクトル画像分類のための確率的流域エッジウェイト
• Authors: Rohan Agarwal, Aman Aziz, Aditya Suraj Krishnan, Aditya Challa, Sravan Danda
• Abstract要約: ハイパースペクトル画像(HSI)分類は活発な研究のトピックである。 HSI分類の主な課題の1つは、信頼性のあるラベル付きサンプルの欠如である。 低数のラベル付きサンプルを扱うために,様々な半教師付きおよび教師なし分類法が提案されている。 これらのアプローチは、半教師付きおよび教師なし分類のためのグラフ構造を利用する。 本稿では、エッジウェイトを明示的に推定し、半教師なしと教師なしの両方の下流分類タスクに使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.487576938041254
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Hyperspectral image (HSI) classification is a topic of active research. One of the main challenges of HSI classification is the lack of reliable labelled samples. Various semi-supervised and unsupervised classification methods are proposed to handle the low number of labelled samples. Chief among them are graph convolution networks (GCN) and their variants. These approaches exploit the graph structure for semi-supervised and unsupervised classification. While several of these methods implicitly construct edge-weights, to our knowledge, not much work has been done to estimate the edge-weights explicitly. In this article, we estimate the edge-weights explicitly and use them for the downstream classification tasks - both semi-supervised and unsupervised. The proposed edge-weights are based on two key insights - (a) Ensembles reduce the variance and (b) Classes in HSI datasets and feature similarity have only one-sided implications. That is, while same classes would have similar features, similar features do not necessarily imply the same classes. Exploiting these, we estimate the edge-weights using an aggregate of ensembles of watersheds over subsamples of features. These edge weights are evaluated for both semi-supervised and unsupervised classification tasks. The evaluation for semi-supervised tasks uses Random-Walk based approach. For the unsupervised case, we use a simple filter using a graph convolution network (GCN). In both these cases, the proposed edge weights outperform the traditional approaches to compute edge-weights - Euclidean distances and cosine similarities. Fascinatingly, with the proposed edge-weights, the simplest GCN obtained results comparable to the recent state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: hyperspectral image (hsi) 分類は活発な研究のトピックである。 HSI分類の主な課題の1つは、信頼できるラベル付きサンプルの欠如である。 低数のラベル付きサンプルを扱うために,様々な半教師付きおよび教師なし分類法を提案する。 主なものは、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)とその変種である。 これらのアプローチは、半教師なし分類と教師なし分類のグラフ構造を利用する。 これらのメソッドのいくつかは暗黙的にエッジウェイトを構築していますが、私たちの知識では、エッジウェイトを明示的に見積もる作業はあまり行われていません。 本稿では、エッジウェイトを明示的に推定し、半教師なしと教師なしの両方の下流分類タスクに使用する。 提案するエッジウェイトは2つの重要な洞察に基づいています。 a)アンサンブルは分散を減少させ、 b)HSIデータセットのクラスと特徴類似性は一方的な意味しか持たない。 つまり、同じクラスが同じ機能を持つが、同様の機能は必ずしも同じクラスを意味するとは限らない。 実験では, 特徴量のサブサンプル上の流域の集合体を用いて, エッジウェイトを推定する。 これらのエッジ重みは、半教師なしと非教師なしの分類タスクの両方で評価される。 半教師付きタスクの評価はランダムウォークに基づくアプローチを用いる。 教師なしの場合、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いた単純なフィルタを用いる。 いずれの場合においても、提案されるエッジウェイトは、ユークリッド距離とコサイン類似性という、エッジウェイトを計算する従来のアプローチを上回っている。 興味深いことに、提案されているエッジウェイトにより、最も単純なgcnは最新技術に匹敵する結果を得た。

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