論文の概要: AutoLC: Search Lightweight and Top-Performing Architecture for Remote
Sensing Image Land-Cover Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05369v1
- Date: Wed, 11 May 2022 09:30:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-12 17:15:55.401060
- Title: AutoLC: Search Lightweight and Top-Performing Architecture for Remote
Sensing Image Land-Cover Classification
- Title（参考訳）: AutoLC:リモートセンシング画像ランドコーバー分類のための検索軽量化とトップパフォーマンスアーキテクチャ
- Authors: Chenyu Zheng, Junjue Wang, Ailong Ma, Yanfei Zhong
- Abstract要約: 土地被覆分類は、リモートセンシングコミュニティにおいて長年、ホットで難しい課題であった。
大規模な高分解能リモートセンシング(HRS)画像が利用可能であり、手動で自動設計された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、近年、HRSの土地被覆分類において高い潜在能力を示している。
本稿では,2つの手法の利点を組み合わせたAutoLCを提案する。まず,階層的な探索空間を考案し,勾配に基づく探索戦略に基づく軽量エンコーダを得る。そして,検索したエンコーダに適応する軽量で高パフォーマンスなデコーダを慎重に設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.3431413737671525
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Land-cover classification has long been a hot and difficult challenge in
remote sensing community. With massive High-resolution Remote Sensing (HRS)
images available, manually and automatically designed Convolutional Neural
Networks (CNNs) have already shown their great latent capacity on HRS
land-cover classification in recent years. Especially, the former can achieve
better performance while the latter is able to generate lightweight
architecture. Unfortunately, they both have shortcomings. On the one hand,
because manual CNNs are almost proposed for natural image processing, it
becomes very redundant and inefficient to process HRS images. On the other
hand, nascent Neural Architecture Search (NAS) techniques for dense prediction
tasks are mainly based on encoder-decoder architecture, and just focus on the
automatic design of the encoder, which makes it still difficult to recover the
refined mapping when confronting complicated HRS scenes.
To overcome their defects and tackle the HRS land-cover classification
problems better, we propose AutoLC which combines the advantages of two
methods. First, we devise a hierarchical search space and gain the lightweight
encoder underlying gradient-based search strategy. Second, we meticulously
design a lightweight but top-performing decoder that is adaptive to the
searched encoder of itself. Finally, experimental results on the LoveDA
land-cover dataset demonstrate that our AutoLC method outperforms the
state-of-art manual and automatic methods with much less computational
consumption.
- Abstract（参考訳）: 土地被覆分類は、リモートセンシングコミュニティにおいて、長い間ホットで困難な課題だった。
大規模な高分解能リモートセンシング(HRS)画像が利用可能であり、手動で自動設計された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、近年、HRSの土地被覆分類において高い潜在能力を示している。
特に、前者は、軽量なアーキテクチャを生成できる間、より良いパフォーマンスを達成できる。
残念ながら、どちらも欠点があります。
一方,自然画像処理では手作業によるcnnがほぼ提案されているため,hrs画像の処理は非常に冗長で非効率になる。
一方,高密度予測タスクのためのニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)技術は主にエンコーダ・デコーダアーキテクチャに基づいており,エンコーダの自動設計にのみ焦点をあてているため,複雑なHRSシーンに直面する場合の洗練されたマッピングの復元が依然として困難である。
それらの欠陥を克服し,HRSの土地被覆分類問題を改善するために,二つの手法の利点を組み合わせたAutoLCを提案する。
まず,階層型検索空間を考案し,勾配型検索戦略に基づく軽量エンコーダを得る。
第二に、検索したエンコーダ自体に適応する軽量だが高性能なデコーダを慎重に設計する。
最後に、LoveDAランドカバーデータセットの実験結果から、我々のAutoLC法は、非常に少ない計算量で、最先端のマニュアルおよび自動手法よりも優れていることを示した。
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