Fugu-MT 論文翻訳(概要): SDF2Net: Shallow to Deep Feature Fusion Network for PolSAR Image Classification

論文の概要: SDF2Net: Shallow to Deep Feature Fusion Network for PolSAR Image Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17672v1
Date: Tue, 27 Feb 2024 16:46:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-28 15:26:15.394050
Title: SDF2Net: Shallow to Deep Feature Fusion Network for PolSAR Image Classification
Title（参考訳）: SDF2Net: PolSAR画像分類のための深い特徴融合ネットワーク
Authors: Mohammed Q. Alkhatib, M. Sami Zitouni, Mina Al-Saad, Nour Aburaed, and Hussain Al-Ahmad
Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は, PolSAR画像の特徴を捉える上で重要な役割を担っている。本研究では,PolSAR画像分類において,Shallow to Deep Feature Fusion Network (SDF2Net) と呼ばれる複素数値CNNの3分岐融合を提案する。その結果、提案手法は全体的な精度の向上を示し、AIRSARデータセットは1.3%、0.8%、ESARデータセットは0.5%向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2349871196144497
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) images encompass valuable information that can facilitate extensive land cover interpretation and generate diverse output products. Extracting meaningful features from PolSAR data poses challenges distinct from those encountered in optical imagery. Deep learning (DL) methods offer effective solutions for overcoming these challenges in PolSAR feature extraction. Convolutional neural networks (CNNs) play a crucial role in capturing PolSAR image characteristics by leveraging kernel capabilities to consider local information and the complex-valued nature of PolSAR data. In this study, a novel three-branch fusion of complex-valued CNN, named the Shallow to Deep Feature Fusion Network (SDF2Net), is proposed for PolSAR image classification. To validate the performance of the proposed method, classification results are compared against multiple state-of-the-art approaches using the airborne synthetic aperture radar (AIRSAR) datasets of Flevoland and San Francisco, as well as the ESAR Oberpfaffenhofen dataset. The results indicate that the proposed approach demonstrates improvements in overallaccuracy, with a 1.3% and 0.8% enhancement for the AIRSAR datasets and a 0.5% improvement for the ESAR dataset. Analyses conducted on the Flevoland data underscore the effectiveness of the SDF2Net model, revealing a promising overall accuracy of 96.01% even with only a 1% sampling ratio.
Abstract（参考訳）: ポラリメトリック合成開口レーダ(PolSAR)画像は、広い土地被覆の解釈を促進し、多様な出力生成物を生成する貴重な情報を含んでいる。 PolSARデータから有意義な特徴を抽出することは、光学画像で遭遇したものと異なる課題を引き起こす。ディープラーニング(DL)手法は,これらの課題を克服するための効果的なソリューションを提供する。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、カーネル機能を活用してローカル情報とPolSARデータの複雑な値の性質を考慮し、PolSAR画像の特徴を捉える上で重要な役割を果たす。本研究では,PolSAR画像分類において,Shallow to Deep Feature Fusion Network (SDF2Net) と呼ばれる複素数値CNNの3分岐融合を提案する。提案手法の性能を評価するため,Flevoland と San Francisco の空中合成開口レーダ (AIRSAR) データセットと ESAR Oberpfaffenhofen データセットを用いて,複数の最先端手法の分類結果を比較した。その結果、提案手法は全体的な精度の向上を示し、AIRSARデータセットは1.3%、0.8%、ESARデータセットは0.5%向上した。 Flevolandのデータによる分析は、SDF2Netモデルの有効性を裏付け、1%のサンプリング比でも96.01%の有望な総合精度を示した。

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