論文の概要: A Comparative Assessment of Multi-view fusion learning for Crop Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05407v1
• Date: Thu, 10 Aug 2023 08:03:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 13:17:59.268948
• Title: A Comparative Assessment of Multi-view fusion learning for Crop Classification
• Title（参考訳）: 作物分類のための多視点融合学習の比較評価
• Authors: Francisco Mena, Diego Arenas, Marlon Nuske, Andreas Dengel
• Abstract要約: この研究は、CropHarvestデータセットにおける作物分類のための異なる融合戦略を評価する。 本稿では,3つの異なるデータセットに対する多視点融合法の比較を行い,テスト領域によって異なる手法が最高の性能を得ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.883984493622102
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With a rapidly increasing amount and diversity of remote sensing (RS) data sources, there is a strong need for multi-view learning modeling. This is a complex task when considering the differences in resolution, magnitude, and noise of RS data. The typical approach for merging multiple RS sources has been input-level fusion, but other - more advanced - fusion strategies may outperform this traditional approach. This work assesses different fusion strategies for crop classification in the CropHarvest dataset. The fusion methods proposed in this work outperform models based on individual views and previous fusion methods. We do not find one single fusion method that consistently outperforms all other approaches. Instead, we present a comparison of multi-view fusion methods for three different datasets and show that, depending on the test region, different methods obtain the best performance. Despite this, we suggest a preliminary criterion for the selection of fusion methods.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング(RS)データソースの量と多様性が急速に増加し,マルチビュー学習モデルの必要性が強くなっている。 これはRSデータの解像度、大きさ、ノイズの違いを考慮すると複雑なタスクである。 複数のRSソースをマージする典型的なアプローチは入力レベル融合であるが、他のより高度な融合戦略は従来のアプローチよりも優れている。 本研究は,cropharvestデータセットにおける作物分類のための異なる融合戦略を評価する。 本研究で提案する融合法は,個々のビューと過去の融合法に基づくモデルより優れている。 他の全てのアプローチより一貫して優れている単一の融合法は見つからない。 その代わり、3つの異なるデータセットに対する多視点融合法の比較を行い、テスト領域によって異なる手法が最高の性能を得ることを示す。 それにもかかわらず、我々は融合法の選択のための予備的基準を提案する。

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