論文の概要: Deep Diversity-Enhanced Feature Representation of Hyperspectral Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06132v3
• Date: Thu, 9 May 2024 15:33:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-10 18:39:09.321977
• Title: Deep Diversity-Enhanced Feature Representation of Hyperspectral Images
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像の深部多様性による特徴表現
• Authors: Jinhui Hou, Zhiyu Zhu, Junhui Hou, Hui Liu, Huanqiang Zeng, Deyu Meng,
• Abstract要約: トポロジを改良して3次元畳み込みを補正し,上行階の高次化を図る。 また、要素間の独立性を最大化するために特徴マップに作用する新しい多様性対応正規化(DA-Reg)項を提案する。 提案したRe$3$-ConvSetとDA-Regの優位性を実証するために,様々なHS画像処理および解析タスクに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.47202258194719
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we study the problem of efficiently and effectively embedding the high-dimensional spatio-spectral information of hyperspectral (HS) images, guided by feature diversity. Specifically, based on the theoretical formulation that feature diversity is correlated with the rank of the unfolded kernel matrix, we rectify 3D convolution by modifying its topology to enhance the rank upper-bound. This modification yields a rank-enhanced spatial-spectral symmetrical convolution set (ReS$^3$-ConvSet), which not only learns diverse and powerful feature representations but also saves network parameters. Additionally, we also propose a novel diversity-aware regularization (DA-Reg) term that directly acts on the feature maps to maximize independence among elements. To demonstrate the superiority of the proposed ReS$^3$-ConvSet and DA-Reg, we apply them to various HS image processing and analysis tasks, including denoising, spatial super-resolution, and classification. Extensive experiments show that the proposed approaches outperform state-of-the-art methods both quantitatively and qualitatively to a significant extent. The code is publicly available at https://github.com/jinnh/ReSSS-ConvSet.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高スペクトル(HS)画像の高次元スペクトル情報を特徴多様性によって導出する問題を効率よく,効果的に埋め込む問題について検討する。 具体的には、機能多様性が展開されたカーネル行列のランクと相関する理論的な定式化に基づいて、そのトポロジを変更して3次元の畳み込みを修正し、上位バウンドを強化する。 この修正により、階数付き空間スペクトル対称畳み込み集合(ReS$^3$-ConvSet)が得られ、多彩で強力な特徴表現を学習するだけでなく、ネットワークパラメータも節約する。 また,要素間の独立性を最大化するために,特徴マップに直接作用する新しい多様性対応正規化(DA-Reg)についても提案する。 提案したReS$^3$-ConvSet と DA-Reg の優位性を実証するために,様々な HS 画像処理および解析タスクに適用する。 大規模実験により,提案手法は定量的にも定性的にも有意な性能を発揮した。 コードはhttps://github.com/jinnh/ReSSS-ConvSetで公開されている。

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