論文の概要: Pairwise Comparison Network for Remote Sensing Scene Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08147v1
• Date: Tue, 17 May 2022 07:31:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-18 13:05:42.647106
• Title: Pairwise Comparison Network for Remote Sensing Scene Classification
• Title（参考訳）: リモートセンシングシーン分類のためのペアワイズ比較ネットワーク
• Authors: Zhang Yue, Zheng Xiangtao, Lu Xiaoqiang
• Abstract要約: 本稿では,ペアワイズ選択とペアワイズ表現という2つの主要なステップを含むペアワイズ比較ネットワークを提案する。 提案するネットワークは、まず、類似した画像対を選択し、その後、ペアワイズ表現で画像対を表現する。 各画像の情報を強調するために自己表現を導入し、画像ペア間の微妙な差異を捉えるために相互表現を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Remote sensing scene classification aims to assign a specific semantic label to a remote sensing image. Recently, convolutional neural networks have greatly improved the performance of remote sensing scene classification. However, some confused images may be easily recognized as the incorrect category, which generally degrade the performance. The differences between image pairs can be used to distinguish image categories. This paper proposed a pairwise comparison network, which contains two main steps: pairwise selection and pairwise representation. The proposed network first selects similar image pairs, and then represents the image pairs with pairwise representations. The self-representation is introduced to highlight the informative parts of each image itself, while the mutual-representation is proposed to capture the subtle differences between image pairs. Comprehensive experimental results on two challenging datasets (AID, NWPU-RESISC45) demonstrate the effectiveness of the proposed network. The code are provided in https://github.com/spectralpublic/PCNet.git.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシングシーン分類は、リモートセンシングイメージに特定の意味ラベルを割り当てることを目的としている。 近年,畳み込みニューラルネットワークはリモートセンシングシーン分類の性能を大幅に改善している。 しかし、いくつかの混乱した画像は誤分類として容易に認識され、一般に性能が低下する。 イメージペアの違いは、イメージカテゴリの識別に使用することができる。 本稿では,ペアワイズ選択とペアワイズ表現の2つの主ステップを含むペアワイズ比較ネットワークを提案する。 提案したネットワークは、まず類似した画像対を選択し、次にペアワイズ表現で画像対を表す。 自己表現は各画像の情報を強調するために導入され、相互表現は画像ペア間の微妙な違いを捉えるために提案される。 2つの挑戦的データセット(aid, nwpu-resisc45)の包括的な実験結果が提案ネットワークの有効性を示している。 コードはhttps://github.com/spectralpublic/pcnet.gitで提供される。

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