論文の概要: p$^3$VAE: a physics-integrated generative model. Application to the pixel-wise classification of airborne hyperspectral images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10418v4
• Date: Mon, 25 Sep 2023 09:46:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-27 04:43:05.329640
• Title: p$^3$VAE: a physics-integrated generative model. Application to the pixel-wise classification of airborne hyperspectral images
• Title（参考訳）: p$^3$vae:物理積分生成モデル。 航空機搭載ハイパースペクトル画像の画素ワイズ分類への応用
• Authors: Romain Thoreau, Laurent Risser, V\'eronique Achard, B\'eatrice Berthelot and Xavier Briottet
• Abstract要約: 物理モデルを統合する生成モデル p$3$VAE を導入する。 航空機搭載ハイパースペクトル画像の画素ワイド分類に3$VAEを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6849746341453253
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The combination of machine learning models with physical models is a recent research path to learn robust data representations. In this paper, we introduce p$^3$VAE, a generative model that integrates a physical model which deterministically models some of the true underlying factors of variation in the data. To fully leverage our hybrid design, we enhance an existing semi-supervised optimization technique and introduce a new inference scheme that comes along meaningful uncertainty estimates. We apply p$^3$VAE to the pixel-wise classification of airborne hyperspectral images. Our experiments on simulated and real data demonstrate the benefits of our hybrid model against conventional machine learning models in terms of extrapolation capabilities and interpretability. In particular, we show that p$^3$VAE naturally has high disentanglement capabilities. Our code and data have been made publicly available at https://github.com/Romain3Ch216/p3VAE.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルと物理モデルの組み合わせは、堅牢なデータ表現を学ぶための最近の研究パスである。 本稿では,データの変化の真の要因を決定論的にモデル化する物理モデルを統合する生成モデルであるp$^3$VAEを紹介する。 ハイブリッド設計を完全に活用するため,既存の半教師付き最適化手法を強化し,有意義な不確実性推定に沿う新しい推論手法を導入する。 p$^3$VAE を空中ハイパースペクトル画像の画素単位での分類に適用する。 シミュレーションおよび実データを用いた実験は、外挿能力と解釈可能性の観点から従来の機械学習モデルに対するハイブリッドモデルの利点を実証する。 特に、p$^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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