論文の概要: Single-source Domain Expansion Network for Cross-Scene Hyperspectral Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01634v1
• Date: Sun, 4 Sep 2022 14:54:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 14:03:31.648256
• Title: Single-source Domain Expansion Network for Cross-Scene Hyperspectral Image Classification
• Title（参考訳）: クロスセンシングハイパースペクトル画像分類のための単一ソース領域拡張ネットワーク
• Authors: Yuxiang Zhang, Wei Li, Weidong Sun, Ran Tao, Qian Du
• Abstract要約: 広帯域高スペクトル画像(HSI)分類は注目されている。 ソースドメイン(SD)のみにモデルをトレーニングし、ターゲットドメイン(TD)に直接モデルを転送する必要がある。 ドメインの一般化の考え方に基づき、SDEnet(Single-source Domain Expansion Network)が開発され、ドメイン拡張の信頼性と有効性を保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.301189142107617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Currently, cross-scene hyperspectral image (HSI) classification has drawn increasing attention. It is necessary to train a model only on source domain (SD) and directly transferring the model to target domain (TD), when TD needs to be processed in real time and cannot be reused for training. Based on the idea of domain generalization, a Single-source Domain Expansion Network (SDEnet) is developed to ensure the reliability and effectiveness of domain extension. The method uses generative adversarial learning to train in SD and test in TD. A generator including semantic encoder and morph encoder is designed to generate the extended domain (ED) based on encoder-randomization-decoder architecture, where spatial and spectral randomization are specifically used to generate variable spatial and spectral information, and the morphological knowledge is implicitly applied as domain invariant information during domain expansion. Furthermore, the supervised contrastive learning is employed in the discriminator to learn class-wise domain invariant representation, which drives intra-class samples of SD and ED. Meanwhile, adversarial training is designed to optimize the generator to drive intra-class samples of SD and ED to be separated. Extensive experiments on two public HSI datasets and one additional multispectral image (MSI) dataset demonstrate the superiority of the proposed method when compared with state-of-the-art techniques.
• Abstract（参考訳）: 現在、クロスシーン超スペクトル画像(hsi)の分類が注目されている。 ソースドメイン(sd)上でのみモデルをトレーニングし、tdがリアルタイムに処理され、トレーニングに再利用できない場合に、モデルを直接ターゲットドメイン(td)に転送する必要がある。 ドメイン一般化の考え方に基づき、ドメイン拡張の信頼性と有効性を保証するためにsdenet(single-source domain expansion network)が開発された。 この方法は、生成的逆境学習を用いてSDで訓練し、TDでテストする。 意味エンコーダとモルヒックエンコーダを含むジェネレータは、空間的およびスペクトル的ランダム化が可変空間およびスペクトル情報を生成するために特に使用されるエンコーダ・ランダム化・デコーダアーキテクチャに基づいて拡張ドメイン(ED)を生成するように設計され、その形態的知識はドメイン拡張中にドメイン不変情報として暗黙的に適用される。 さらに、教師付きコントラスト学習を判別器で使用し、sdおよびedのクラス内サンプルを駆動するクラスワイズ領域不変表現を学習する。 一方、逆行訓練は、ジェネレータを最適化してSDとEDのクラス内サンプルを分離させるように設計されている。 2つの公開HSIデータセットと1つの追加マルチスペクトル画像(MSI)データセットに対する大規模な実験は、最先端技術と比較して提案手法の優位性を示している。

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