論文の概要: Robust Remote Sensing Scene Classification with Multi-View Voting and Entropy Ranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05858v1
• Date: Sat, 14 Jan 2023 08:49:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 18:35:17.841970
• Title: Robust Remote Sensing Scene Classification with Multi-View Voting and Entropy Ranking
• Title（参考訳）: 多視点投票とエントロピーランキングを用いたロバストリモートセンシングシーン分類
• Authors: Jinyang Wang, Tao Wang, Min Gan, George Hadjichristofi
• Abstract要約: 本稿では,画像の部分的誤分類に対して安全な課題に対する頑健な学習手法を提案する。 具体的には,反復的多視点投票とエントロピーランキングによってラベルの誤りを段階的に除去し,訂正する。 本稿では,WHU-RS19データセットとAIDデータセットにおいて提案手法の優位性を実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.389193315751802
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep convolutional neural networks have been widely used in scene classification of remotely sensed images. In this work, we propose a robust learning method for the task that is secure against partially incorrect categorization of images. Specifically, we remove and correct errors in the labels progressively by iterative multi-view voting and entropy ranking. At each time step, we first divide the training data into disjoint parts for separate training and voting. The unanimity in the voting reveals the correctness of the labels, so that we can train a strong model with only the images with unanimous votes. In addition, we adopt entropy as an effective measure for prediction uncertainty, in order to partially recover labeling errors by ranking and selection. We empirically demonstrate the superiority of the proposed method on the WHU-RS19 dataset and the AID dataset.
• Abstract（参考訳）: 深部畳み込みニューラルネットワークは、リモートセンシング画像のシーン分類に広く用いられている。 本研究では,画像の部分的誤分類に対して安全な課題に対する頑健な学習手法を提案する。 具体的には,反復的多視点投票とエントロピーランキングによってラベルの誤りを段階的に除去し,訂正する。 各時間ステップで、トレーニングデータを、トレーニングと投票の別々の部分に分割します。 投票の一致性はラベルの正確性を明らかにするので、満場一致の投票で画像だけを使って強力なモデルをトレーニングできます。 また,予測の不確実性に対する有効な尺度としてエントロピーを採用し,ランク付けと選択によってラベル誤りを部分的に復元する。 WHU-RS19データセットとAIDデータセットにおいて提案手法の優位性を実証的に示す。

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