論文の概要: Semi-Supervised Learning for hyperspectral images by non parametrically predicting view assignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10955v1
• Date: Mon, 19 Jun 2023 14:13:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 17:39:41.802972
• Title: Semi-Supervised Learning for hyperspectral images by non parametrically predicting view assignment
• Title（参考訳）: 非パラメトリック予測によるハイパースペクトル画像の半教師付き学習
• Authors: Shivam Pande, Nassim Ait Ali Braham, Yi Wang, Conrad M Albrecht, Biplab Banerjee, Xiao Xiang Zhu
• Abstract要約: ハイパースペクトル画像(HSI)分類は、画像中のスペクトル情報が高いため、現在、多くの勢いを増している。 近年,ラベル付きサンプルを最小限に抑えたディープラーニングモデルを効果的に訓練するために,ラベル付きサンプルも自己教師付きおよび半教師付き設定で活用されている。 本研究では,半教師付き学習の概念を利用して,モデルの識別的自己教師型事前学習を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.198550162904713
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hyperspectral image (HSI) classification is gaining a lot of momentum in present time because of high inherent spectral information within the images. However, these images suffer from the problem of curse of dimensionality and usually require a large number samples for tasks such as classification, especially in supervised setting. Recently, to effectively train the deep learning models with minimal labelled samples, the unlabeled samples are also being leveraged in self-supervised and semi-supervised setting. In this work, we leverage the idea of semi-supervised learning to assist the discriminative self-supervised pretraining of the models. The proposed method takes different augmented views of the unlabeled samples as input and assigns them the same pseudo-label corresponding to the labelled sample from the downstream task. We train our model on two HSI datasets, namely Houston dataset (from data fusion contest, 2013) and Pavia university dataset, and show that the proposed approach performs better than self-supervised approach and supervised training.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像(HSI)分類は、画像中のスペクトル情報が高いため、現在、多くの勢いを増している。 しかし、これらの画像は次元の呪いの問題に苦しんでおり、分類、特に教師付き設定などのタスクには大量のサンプルを必要とする。 近年,最小限のラベル付きサンプルでディープラーニングモデルを効果的にトレーニングするために,ラベルなしサンプルも自己教師付きおよび半教師付き設定で活用されている。 本研究では,半教師付き学習の概念を利用して,モデルの識別的自己教師型事前学習を支援する。 提案手法では,ラベルなしサンプルの異なる拡張ビューを入力として,下流タスクからラベル付きサンプルに対応する同じ擬似ラベルを割り当てる。 我々は、ヒューストンデータセット(データ融合コンテスト、2013年)とパヴィア大学データセットの2つのHSIデータセットでモデルをトレーニングし、提案手法が自己教師ありアプローチや教師ありトレーニングよりも優れていることを示す。

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