論文の概要: Efficient Multi-Resolution Fusion for Remote Sensing Data with Label Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05045v1
• Date: Wed, 7 Feb 2024 17:34:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 14:14:13.508086
• Title: Efficient Multi-Resolution Fusion for Remote Sensing Data with Label Uncertainty
• Title（参考訳）: ラベル不確かさを伴うリモートセンシングデータに対する高効率マルチリゾリューション融合
• Authors: Hersh Vakharia and Xiaoxiao Du
• Abstract要約: 本稿では,画素レベルのトレーニングラベルを必要とせず,マルチモーダル・マルチレゾリューションリモートセンサデータを融合する新しい手法を提案する。 探索空間を削減し,MIMRFフレームワークの効率を大幅に改善する二元ファジィ測度に基づく新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7832189413179361
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-modal sensor data fusion takes advantage of complementary or reinforcing information from each sensor and can boost overall performance in applications such as scene classification and target detection. This paper presents a new method for fusing multi-modal and multi-resolution remote sensor data without requiring pixel-level training labels, which can be difficult to obtain. Previously, we developed a Multiple Instance Multi-Resolution Fusion (MIMRF) framework that addresses label uncertainty for fusion, but it can be slow to train due to the large search space for the fuzzy measures used to integrate sensor data sources. We propose a new method based on binary fuzzy measures, which reduces the search space and significantly improves the efficiency of the MIMRF framework. We present experimental results on synthetic data and a real-world remote sensing detection task and show that the proposed MIMRF-BFM algorithm can effectively and efficiently perform multi-resolution fusion given remote sensing data with uncertainty.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルセンサデータ融合は,各センサからの情報を補完あるいは強化することにより,シーン分類やターゲット検出といったアプリケーション全体のパフォーマンスを向上させる。 本稿では,画素レベルのトレーニングラベルを必要とすることなく,マルチモーダル・マルチレゾリューションのリモートセンサデータを融合させる新しい手法を提案する。 これまで我々は,マルチインスタンスマルチレゾリューション・フュージョン(mimrf)フレームワークを開発してきたが,センサデータソースの統合に使用されるファジィ測度の探索スペースが大きいため,学習が遅くなる可能性がある。 本研究では,検索スペースを削減し,mimrfフレームワークの効率を大幅に向上させる,二元ファジィ測度に基づく新しい手法を提案する。 本研究では, 合成データと実世界のリモートセンシング検出タスクに関する実験結果を示し, 提案するmimrf-bfmアルゴリズムが, 不確かさのあるリモートセンシングデータに対して, 効果的かつ効率的にマルチレゾリューション融合を行うことができることを示す。

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