論文の概要: Hybrid CNN Bi-LSTM neural network for Hyperspectral image classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10026v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 15:46:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 15:13:16.574407
• Title: Hybrid CNN Bi-LSTM neural network for Hyperspectral image classification
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像分類のためのハイブリッドCNN Bi-LSTMニューラルネットワーク
• Authors: Alok Ranjan Sahoo and Pavan Chakraborty
• Abstract要約: 本稿では,3次元CNN,2次元CNN,Bi-LSTMを組み合わせたニューラルネットワークを提案する。 99.83、99.98、100%の精度を達成でき、それぞれIP、PU、SAデータセットにおける最先端モデルのトレーニング可能なパラメータは30%に過ぎなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2691047660244332
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Hyper spectral images have drawn the attention of the researchers for its complexity to classify. It has nonlinear relation between the materials and the spectral information provided by the HSI image. Deep learning methods have shown superiority in learning this nonlinearity in comparison to traditional machine learning methods. Use of 3-D CNN along with 2-D CNN have shown great success for learning spatial and spectral features. However, it uses comparatively large number of parameters. Moreover, it is not effective to learn inter layer information. Hence, this paper proposes a neural network combining 3-D CNN, 2-D CNN and Bi-LSTM. The performance of this model has been tested on Indian Pines(IP) University of Pavia(PU) and Salinas Scene(SA) data sets. The results are compared with the state of-the-art deep learning-based models. This model performed better in all three datasets. It could achieve 99.83, 99.98 and 100 percent accuracy using only 30 percent trainable parameters of the state-of-art model in IP, PU and SA datasets respectively.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像は、分類が複雑であることから研究者の注目を集めている。 材料とHSI画像が提供するスペクトル情報との間には非線形な関係がある。 ディープラーニング手法は、従来の機械学習手法と比較して、この非線形性を学習する上で優位性を示している。 3次元CNNと2次元CNNの併用は空間的特徴とスペクトル的特徴の学習において大きな成功を収めている。 しかし、比較的多くのパラメータを使用する。 さらに、層間情報を学習することは効果的ではない。 そこで本研究では,3次元CNN,2次元CNN,Bi-LSTMを組み合わせたニューラルネットワークを提案する。 このモデルの性能は、パヴィア大学(PU)とサリナス・シーン(SA)のデータセットで検証されている。 結果は、最先端のディープラーニングベースのモデルと比較される。 このモデルは3つのデータセットでよりよく機能した。 99.83、99.98、100%の精度を達成でき、それぞれIP、PU、SAデータセットにおける最先端モデルのトレーニング可能なパラメータは30%に過ぎなかった。

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