論文の概要: Kronecker Product Feature Fusion for Convolutional Neural Network in Remote Sensing Scene Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00036v1
• Date: Mon, 8 Jan 2024 19:01:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-04 05:08:49.116132
• Title: Kronecker Product Feature Fusion for Convolutional Neural Network in Remote Sensing Scene Classification
• Title（参考訳）: リモートセンシングシーン分類における畳み込みニューラルネットワークのためのKronecker製品特徴融合
• Authors: Yinzhu Cheng
• Abstract要約: CNNはリモートセンシング画像から階層的畳み込み特徴を抽出できる。 AddとConcatという2つのFeature Fusionメソッドは、ある種の最先端CNNアルゴリズムで採用されている。 Kronecker Product (KPFF) を用いた上記の手法を統一した新しいFeature Fusionアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Remote Sensing Scene Classification is a challenging and valuable research topic, in which Convolutional Neural Network (CNN) has played a crucial role. CNN can extract hierarchical convolutional features from remote sensing imagery, and Feature Fusion of different layers can enhance CNN's performance. Two successful Feature Fusion methods, Add and Concat, are employed in certain state-of-the-art CNN algorithms. In this paper, we propose a novel Feature Fusion algorithm, which unifies the aforementioned methods using the Kronecker Product (KPFF), and we discuss the Backpropagation procedure associated with this algorithm. To validate the efficacy of the proposed method, a series of experiments are designed and conducted. The results demonstrate its effectiveness of enhancing CNN's accuracy in Remote sensing scene classification.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシングシーン分類は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が重要な役割を担っている、困難で価値のある研究トピックである。 CNNはリモートセンシング画像から階層的畳み込み特徴を抽出でき、異なるレイヤのフィーチャーフュージョンはCNNのパフォーマンスを向上させることができる。 AddとConcatという2つのFeature Fusionメソッドは、ある種の最先端CNNアルゴリズムで採用されている。 本稿では,Kronecker Product (KPFF) を用いて上記の手法を統一した新しいFeature Fusionアルゴリズムを提案し,このアルゴリズムに関連するバックプロパゲーション手順について議論する。 提案手法の有効性を検証するために,一連の実験を設計・実施した。 その結果,リモートセンシングシーン分類におけるCNNの精度向上効果が示された。

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