論文の概要: p$^3$VAE: a physics-integrated generative model. Application to the semantic segmentation of optical remote sensing images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10418v1
• Date: Wed, 19 Oct 2022 09:32:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 13:08:13.261443
• Title: p$^3$VAE: a physics-integrated generative model. Application to the semantic segmentation of optical remote sensing images
• Title（参考訳）: p$^3$vae:物理積分生成モデル。 光リモートセンシング画像のセマンティックセグメンテーションへの応用
• Authors: Romain Thoreau, Laurent Risser, V\'eronique Achard, B\'eatrice Berthelot and Xavier Briottet
• Abstract要約: 完全物理モデルを統合する生成モデル p$3$VAE を導入する。 高分解能ハイパースペクトルリモートセンシング画像のセマンティックセグメンテーションに3$VAEを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16799377888527683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The combination of machine learning models with physical models is a recent research path to learn robust data representations. In this paper, we introduce p$^3$VAE, a generative model that integrates a perfect physical model which partially explains the true underlying factors of variation in the data. To fully leverage our hybrid design, we propose a semi-supervised optimization procedure and an inference scheme that comes along meaningful uncertainty estimates. We apply p$^3$VAE to the semantic segmentation of high-resolution hyperspectral remote sensing images. Our experiments on a simulated data set demonstrated the benefits of our hybrid model against conventional machine learning models in terms of extrapolation capabilities and interpretability. In particular, we show that p$^3$VAE naturally has high disentanglement capabilities. Our code and data have been made publicly available at https://github.com/Romain3Ch216/p3VAE.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルと物理モデルの組み合わせは、堅牢なデータ表現を学ぶための最近の研究パスである。 本稿では,データの変動の真の要因を部分的に説明できる完全物理モデルを統合する生成モデルであるp$^3$vaeを提案する。 このハイブリッド設計を十分に活用するために,半教師付き最適化手順と有意義な不確実性推定を伴う推論スキームを提案する。 高分解能ハイパースペクトルリモートセンシング画像の意味セグメンテーションにp$^3$vaeを適用する。 シミュレーションデータセットを用いた実験により,従来の機械学習モデルに対するハイブリッドモデルの利点を,外挿能力と解釈可能性の観点から実証した。 特に、p$^3$vae は自然に高い等角性を持つことを示す。 私たちのコードとデータはhttps://github.com/Romain3Ch216/p3VAEで公開されています。

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