論文の概要: Deep Nonlinear Hyperspectral Unmixing Using Multi-task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03398v1
• Date: Mon, 5 Feb 2024 02:52:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 18:38:00.882491
• Title: Deep Nonlinear Hyperspectral Unmixing Using Multi-task Learning
• Title（参考訳）: マルチタスク学習を用いた深部非線形ハイパースペクトルアンミックス
• Authors: Saeid Mehrdad, Seyed AmirHossein Janani
• Abstract要約: 本稿では,ディープラーニングに基づく非教師なし非線形アンミックス手法を提案する。 2つのブランチを連携させる補助的なタスクを導入します。 この手法はオーバーフィッティングを緩和する正規化器と見なすことができ、ネットワーク全体の性能が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nonlinear hyperspectral unmixing has recently received considerable attention, as linear mixture models do not lead to an acceptable resolution in some problems. In fact, most nonlinear unmixing methods are designed by assuming specific assumptions on the nonlinearity model which subsequently limits the unmixing performance. In this paper, we propose an unsupervised nonlinear unmixing approach based on deep learning by incorporating a general nonlinear model with no special assumptions. This model consists of two branches. In the first branch, endmembers are learned by reconstructing the rows of hyperspectral images using some hidden layers, and in the second branch, abundance values are learned based on the columns of respective images. Then, using multi-task learning, we introduce an auxiliary task to enforce the two branches to work together. This technique can be considered as a regularizer mitigating overfitting, which improves the performance of the total network. Extensive experiments on synthetic and real data verify the effectiveness of the proposed method compared to some state-of-the-art hyperspectral unmixing methods.
• Abstract（参考訳）: 非線形ハイパースペクトルアンミキシングは、線形混合モデルがいくつかの問題において許容可能な解決に導かないため、最近かなりの注目を集めている。 実際、ほとんどの非線形アンミックス法は、非混合性能を制限する非線形性モデルに関する特定の仮定を仮定して設計されている。 本稿では,特別な仮定を持たない一般非線形モデルを用いて,ディープラーニングに基づく教師なし非混合手法を提案する。 このモデルは2つの枝からなる。 第1のブランチでは、いくつかの隠れたレイヤを用いてハイパースペクトル画像の行を再構成してエンドメンバーを学習し、第2のブランチでは、各イメージの列に基づいて存在量値を学ぶ。 次に、マルチタスク学習を用いて、2つのブランチを連携させる補助タスクを導入する。 この手法は、オーバーフィッティングを緩和する正規化器と見なすことができ、ネットワーク全体の性能が向上する。 合成データおよび実データに関する広範な実験により,提案手法の有効性が検証された。

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