論文の概要: One-Class Risk Estimation for One-Class Hyperspectral Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15457v2
• Date: Fri, 25 Aug 2023 11:45:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-28 18:13:42.371973
• Title: One-Class Risk Estimation for One-Class Hyperspectral Image Classification
• Title（参考訳）: 一級ハイパースペクトル画像分類における一級リスク推定
• Authors: Hengwei Zhao, Yanfei Zhong, Xinyu Wang, Hong Shu
• Abstract要約: ハイパースペクトル画像(HSI)の1クラス分類は、HSIから単一のターゲットクラスを特定することを目的としている。 深層学習に基づく手法は,HSIマルチクラス化における分散重複を克服するために現在主流である。 本稿では、弱い教師付き深いHSI一級分類であるHOneClsを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.206701378422968
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyperspectral imagery (HSI) one-class classification is aimed at identifying a single target class from the HSI by using only knowing positive data, which can significantly reduce the requirements for annotation. However, when one-class classification meets HSI, it is difficult for classifiers to find a balance between the overfitting and underfitting of positive data due to the problems of distribution overlap and distribution imbalance. Although deep learning-based methods are currently the mainstream to overcome distribution overlap in HSI multiclassification, few studies focus on deep learning-based HSI one-class classification. In this article, a weakly supervised deep HSI one-class classifier, namely, HOneCls, is proposed, where a risk estimator,the one-class risk estimator, is particularly introduced to make the fully convolutional neural network (FCN) with the ability of one class classification in the case of distribution imbalance. Extensive experiments (20 tasks in total) were conducted to demonstrate the superiority of the proposed classifier.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像(HSI)の1クラス分類は、肯定的なデータのみを知ることによって、HSIから単一のターゲットクラスを識別することを目的としており、アノテーションの要求を大幅に低減することができる。 しかし,一類分類がhsiを満たした場合,分布重複や分布不均衡の問題から,正のデータのオーバーフィッティングと過フィッティングのバランスを見出すことは困難である。 深層学習に基づく手法は現在,hsiマルチクラス化における分布重複を克服する主流となっているが,深層学習に基づくhsi one-class分類に注目した研究は少ない。 本稿では, リスク推定器である1クラスのリスク推定器であるHOneClsを, 分布不均衡の場合の1クラスの分類能力を備えた完全畳み込みニューラルネットワーク(FCN)を実現するために, 弱教師付き深部HSIワンクラス分類器を提案する。 提案する分類器の優越性を示すために,広範な実験(合計20課題)を行った。

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