論文の概要: Enhanced Multi-level Features for Very High Resolution Remote Sensing Scene Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00679v3
• Date: Thu, 3 Aug 2023 11:19:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 16:56:22.343374
• Title: Enhanced Multi-level Features for Very High Resolution Remote Sensing Scene Classification
• Title（参考訳）: 超高分解能リモートセンシングシーン分類のためのマルチレベル機能強化
• Authors: Chiranjibi Sitaula, Sumesh KC, Jagannath Aryal
• Abstract要約: 2つの広く利用されているVHR RSデータセットによる実験結果から,提案手法は最小標準偏差0.001で,競争性と安定性,ロバストな分類性能が得られることが示された。 AID と NWPU のデータセットでは、それぞれ95.39% と 93.04% である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4502611532302039
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Very high-resolution (VHR) remote sensing (RS) scene classification is a challenging task due to the higher inter-class similarity and intra-class variability problems. Recently, the existing deep learning (DL)-based methods have shown great promise in VHR RS scene classification. However, they still provide an unstable classification performance. To address such a problem, we, in this letter, propose a novel DL-based approach. For this, we devise an enhanced VHR attention module (EAM), followed by the atrous spatial pyramid pooling (ASPP) and global average pooling (GAP). This procedure imparts the enhanced features from the corresponding level. Then, the multi-level feature fusion is performed. Experimental results on two widely-used VHR RS datasets show that the proposed approach yields a competitive and stable/robust classification performance with the least standard deviation of 0.001. Further, the highest overall accuracies on the AID and the NWPU datasets are 95.39% and 93.04%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 超高分解能(VHR)リモートセンシング(RS)シーン分類は、クラス間類似度とクラス内変動性の問題により難しい課題である。 近年,既存の深層学習(dl)に基づく手法がvhr rsのシーン分類に大きな期待を寄せている。 しかし、それらは依然として不安定な分類性能を提供している。 このような問題に対処するため,我々は新たなDLベースのアプローチを提案する。 そこで我々は,拡張VHRアテンションモジュール (EAM) を考案し,その後にアトラス空間ピラミッドプール (ASPP) とグローバル平均プール (GAP) を開発した。 この手順は、強化された特徴を対応するレベルから付与する。 そして、マルチレベル特徴融合を行う。 2つの広く利用されているVHR RSデータセットによる実験結果から,提案手法は最小標準偏差0.001で,競争性と安定性,ロバストな分類性能が得られることが示された。 さらに、AIDとNWPUのデータセットにおける最も高い総合的な精度は、それぞれ95.39%と93.04%である。

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