論文の概要: A Light-weight Deep Learning Model for Remote Sensing Image
Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13028v1
- Date: Sat, 25 Feb 2023 09:02:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-28 19:26:15.457145
- Title: A Light-weight Deep Learning Model for Remote Sensing Image
Classification
- Title(参考訳): リモートセンシング画像分類のための軽量ディープラーニングモデル
- Authors: Lam Pham, Cam Le, Dat Ngo, Anh Nguyen, Jasmin Lampert, Alexander
Schindler, Ian McLoughlin
- Abstract要約: リモートセンシング画像分類(RSIC)のための高性能で軽量なディープラーニングモデルを提案する。
NWPU-RESISC45ベンチマークで広範な実験を行うことで、提案した教師学生モデルは最先端システムより優れている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 70.66164876551674
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we present a high-performance and light-weight deep learning
model for Remote Sensing Image Classification (RSIC), the task of identifying
the aerial scene of a remote sensing image. To this end, we first valuate
various benchmark convolutional neural network (CNN) architectures: MobileNet
V1/V2, ResNet 50/151V2, InceptionV3/InceptionResNetV2, EfficientNet B0/B7,
DenseNet 121/201, ConNeXt Tiny/Large. Then, the best performing models are
selected to train a compact model in a teacher-student arrangement. The
knowledge distillation from the teacher aims to achieve high performance with
significantly reduced complexity. By conducting extensive experiments on the
NWPU-RESISC45 benchmark, our proposed teacher-student models outperforms the
state-of-the-art systems, and has potential to be applied on a wide rage of
edge devices.
- Abstract(参考訳): 本稿では,リモートセンシング画像分類(RSIC)のための高性能で軽量なディープラーニングモデルを提案する。
この目的のために、MobileNet V1/V2、ResNet 50/151V2、InceptionV3/InceptionResNetV2、EfficientNet B0/B7、DenseNet 121/201、ConNeXt Tiny/Largeといった様々なベンチマーク畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを評価した。
そして、最善の演奏モデルを選択して、教師・生徒の配置でコンパクトモデルを訓練する。
教師の知識蒸留は,複雑さを大幅に減らして高い性能を達成することを目的としている。
NWPU-RESISC45ベンチマークで広範な実験を行うことで、提案した教師学生モデルは最先端システムよりも優れ、幅広いエッジデバイスに適用できる可能性がある。
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