論文の概要: Deep Active Learning for Multi-Label Classification of Remote Sensing
Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01165v2
- Date: Mon, 3 Jul 2023 07:36:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-04 15:11:31.556115
- Title: Deep Active Learning for Multi-Label Classification of Remote Sensing
Images
- Title（参考訳）: リモートセンシング画像のマルチラベル分類のための深層能動学習
- Authors: Lars M\"ollenbrok, Gencer Sumbul, Beg\"um Demir
- Abstract要約: リモートセンシング(RS)における多ラベル分類問題に対する深層能動学習(AL)を導入する。
特に,RS画像のMLCに対する複数のALクエリ関数の有効性について検討する。
全てのクエリ関数は、RSのMLC問題のフレームワークで初めて導入される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this letter, we introduce deep active learning (AL) for multi-label
classification (MLC) problems in remote sensing (RS). In particular, we
investigate the effectiveness of several AL query functions for MLC of RS
images. Unlike the existing AL query functions (which are defined for
single-label classification or semantic segmentation problems), each query
function in this paper is based on the evaluation of two criteria: i)
multi-label uncertainty; and ii) multi-label diversity. The multi-label
uncertainty criterion is associated to the confidence of the deep neural
networks (DNNs) in correctly assigning multi-labels to each image. To assess
this criterion, we investigate three strategies: i) learning multi-label loss
ordering; ii) measuring temporal discrepancy of multi-label predictions; and
iii) measuring magnitude of approximated gradient embeddings. The multi-label
diversity criterion is associated to the selection of a set of images that are
as diverse as possible to each other that prevents redundancy among them. To
assess this criterion, we exploit a clustering based strategy. We combine each
of the above-mentioned uncertainty strategies with the clustering based
diversity strategy, resulting in three different query functions. All the
considered query functions are introduced for the first time in the framework
of MLC problems in RS. Experimental results obtained on two benchmark archives
show that these query functions result in the selection of a highly informative
set of samples at each iteration of the AL process.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,リモートセンシング(RS)におけるマルチラベル分類(MLC)問題に対する深層能動学習(AL)を紹介する。
特に,RS画像のMLCに対する複数のALクエリ関数の有効性を検討した。
既存のalクエリ関数(単一ラベル分類やセマンティクスセグメンテーション問題で定義されている)とは異なり、各クエリ関数は2つの基準の評価に基づいている。
一 複数ラベルの不確実性
ii)マルチラベルの多様性。
マルチラベルの不確実性基準は、ディープニューラルネットワーク(DNN)の信頼度に関連付けられ、各画像に複数のラベルを正しく割り当てる。
この基準を評価するために,我々は3つの戦略を検討する。
一 複数レーベルの損失発注の学習
二 複数ラベル予測の時間的不一致の測定、及び
三 近似勾配埋め込みの大きさを測定すること。
マルチラベル多様性基準は、冗長性を防止するために互いに可能な限り多様な画像のセットを選択することに関連している。
この基準を評価するために、クラスタリングベースの戦略を利用する。
上記の不確実性戦略とクラスタリングに基づく多様性戦略をそれぞれ組み合わせ、3つの異なるクエリ関数を生成する。
すべての考慮されたクエリ関数は、rsのmlc問題のフレームワークで初めて導入された。
2つのベンチマークアーカイブで得られた実験結果は、これらのクエリ関数がalプロセスの各イテレーションで非常に有益なサンプルセットを選択する結果をもたらすことを示している。
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