論文の概要: MDFL: Multi-domain Diffusion-driven Feature Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09520v1
- Date: Thu, 16 Nov 2023 02:55:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-17 16:51:27.390887
- Title: MDFL: Multi-domain Diffusion-driven Feature Learning
- Title（参考訳）: MDFL:マルチドメイン拡散駆動型特徴学習
- Authors: Daixun Li, Weiying Xie, Jiaqing Zhang, Yunsong Li
- Abstract要約: マルチドメイン拡散駆動型特徴学習ネットワーク(MDFL)を提案する。
MDFLはモデルが本当に重視する効果的な情報領域を再定義します。
MDFLは高次元データの特徴抽出性能を著しく向上することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.298491870280213
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: High-dimensional images, known for their rich semantic information, are
widely applied in remote sensing and other fields. The spatial information in
these images reflects the object's texture features, while the spectral
information reveals the potential spectral representations across different
bands. Currently, the understanding of high-dimensional images remains limited
to a single-domain perspective with performance degradation. Motivated by the
masking texture effect observed in the human visual system, we present a
multi-domain diffusion-driven feature learning network (MDFL) , a scheme to
redefine the effective information domain that the model really focuses on.
This method employs diffusion-based posterior sampling to explicitly consider
joint information interactions between the high-dimensional manifold structures
in the spectral, spatial, and frequency domains, thereby eliminating the
influence of masking texture effects in visual models. Additionally, we
introduce a feature reuse mechanism to gather deep and raw features of
high-dimensional data. We demonstrate that MDFL significantly improves the
feature extraction performance of high-dimensional data, thereby providing a
powerful aid for revealing the intrinsic patterns and structures of such data.
The experimental results on three multi-modal remote sensing datasets show that
MDFL reaches an average overall accuracy of 98.25%, outperforming various
state-of-the-art baseline schemes. The code will be released, contributing to
the computer vision community.
- Abstract（参考訳）: リッチな意味情報で知られる高次元画像は、リモートセンシングやその他の分野に広く適用されている。
これらの画像内の空間情報はオブジェクトのテクスチャの特徴を反映し、スペクトル情報は異なる帯域にまたがる潜在的なスペクトル表現を明らかにする。
現在、高次元画像の理解は、性能劣化を伴う単一領域の視点に限られている。
本稿では,人間の視覚系で観察されるマスキングテクスチャ効果に動機づけられたマルチドメイン拡散駆動型特徴学習ネットワーク(mdfl)を提案する。
本手法では, スペクトル領域, 空間領域, 周波数領域における高次元多様体構造間の結合情報相互作用を, 拡散法を用いて明確に検討し, 視覚モデルにおけるマスキングテクスチャの影響を排除した。
さらに,高次元データの深部・生的特徴を収集する機能再利用機構を導入する。
MDFLは高次元データの特徴抽出性能を著しく向上し,本質的なパターンや構造を明らかにするための強力な支援を提供する。
3つのマルチモーダルリモートセンシングデータセットの実験結果は、MDFLが平均98.25%の精度に達し、様々な最先端のベースラインスキームを上回っていることを示している。
コードはリリースされ、コンピュータビジョンコミュニティに貢献します。
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