論文の概要: Multi-level Relation Learning for Cross-domain Few-shot Hyperspectral Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01212v2
• Date: Mon, 25 Dec 2023 05:43:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 21:46:39.135059
• Title: Multi-level Relation Learning for Cross-domain Few-shot Hyperspectral Image Classification
• Title（参考訳）: クロスドメイン・マイラルショットハイパースペクトル画像分類のための多レベル関係学習
• Authors: Chun Liu, Longwei Yang, Zheng Li, Wei Yang, Zhigang Han, Jianzhong Guo, Junyong Yu
• Abstract要約: クロスドメインの少数ショットハイパースペクトル画像分類は、ソースドメインから多数のラベル付きサンプルから事前知識を学ぶことに焦点を当てている。 本稿では,異なるレベルのサンプル関係を学習し,それらをモデル学習プロセスに取り入れることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.78907921615878
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cross-domain few-shot hyperspectral image classification focuses on learning prior knowledge from a large number of labeled samples from source domains and then transferring the knowledge to the tasks which contain few labeled samples in target domains. Following the metric-based manner, many current methods first extract the features of the query and support samples, and then directly predict the classes of query samples according to their distance to the support samples or prototypes. The relations between samples have not been fully explored and utilized. Different from current works, this paper proposes to learn sample relations on different levels and take them into the model learning process, to improve the cross-domain few-shot hyperspectral image classification. Building on current method of "Deep Cross-Domain Few-Shot Learning for Hyperspectral Image Classification" which adopts a domain discriminator to deal with domain-level distribution difference, the proposed method applies contrastive learning to learn the class-level sample relations to obtain more discriminable sample features. In addition, it adopts a transformer based cross-attention learning module to learn the set-level sample relations and acquire the attention from query samples to support samples. Our experimental results have demonstrated the contribution of the multi-level relation learning mechanism for few-shot hyperspectral image classification when compared with the state of the art methods.
• Abstract（参考訳）: クロスドメインの少数ショットハイパースペクトル画像分類では、ソースドメインから多数のラベル付きサンプルから事前知識を学習し、ターゲットドメインにラベル付きサンプルをほとんど含まないタスクにその知識を転送する。 メトリックベースの方法に従って、現在の多くのメソッドは、まずクエリとサポートサンプルの特徴を抽出し、その後、サポートサンプルやプロトタイプまでの距離に応じてクエリサンプルのクラスを直接予測する。 サンプル間の関係は十分に研究されておらず、利用されていない。 そこで本研究では, 異なるレベルのサンプル関係を学習し, モデル学習プロセスに取り入れ, ドメイン間数ショットのハイパースペクトル画像分類を改善することを提案する。 ドメインレベルの分布差に対処するドメイン識別器を応用した"Deep Cross-Domain Few-Shot Learning for Hyperspectral Image Classification"の現在の手法に基づいて、提案手法はクラスレベルのサンプル関係を学習し、より識別可能なサンプル特徴を得る。 さらに、トランスフォーマティブベースのクロスアテンション学習モジュールを採用し、セットレベルのサンプル関係を学習し、クエリサンプルから注意を引いてサンプルをサポートする。 実験結果から,多段階関係学習機構の多点超スペクトル画像分類への寄与をアート法との比較により実証した。

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