論文の概要: Superpixel Graph Contrastive Clustering with Semantic-Invariant Augmentations for Hyperspectral Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01799v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 07:40:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 19:48:21.465634
• Title: Superpixel Graph Contrastive Clustering with Semantic-Invariant Augmentations for Hyperspectral Images
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像のための意味不変拡張を用いたスーパーピクセルグラフコントラストクラスタリング
• Authors: Jianhan Qi, Yuheng Jia, Hui Liu, Junhui Hou
• Abstract要約: ハイパースペクトル画像(HSI)クラスタリングは重要な課題だが難しい課題である。 まず3次元と2次元のハイブリッド畳み込みニューラルネットワークを用いてHSIの高次空間およびスペクトルの特徴を抽出する。 次に,超画素グラフの対比クラスタリングモデルを設計し,識別的超画素表現を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.72242126879503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hyperspectral images (HSI) clustering is an important but challenging task. The state-of-the-art (SOTA) methods usually rely on superpixels, however, they do not fully utilize the spatial and spectral information in HSI 3-D structure, and their optimization targets are not clustering-oriented. In this work, we first use 3-D and 2-D hybrid convolutional neural networks to extract the high-order spatial and spectral features of HSI through pre-training, and then design a superpixel graph contrastive clustering (SPGCC) model to learn discriminative superpixel representations. Reasonable augmented views are crucial for contrastive clustering, and conventional contrastive learning may hurt the cluster structure since different samples are pushed away in the embedding space even if they belong to the same class. In SPGCC, we design two semantic-invariant data augmentations for HSI superpixels: pixel sampling augmentation and model weight augmentation. Then sample-level alignment and clustering-center-level contrast are performed for better intra-class similarity and inter-class dissimilarity of superpixel embeddings. We perform clustering and network optimization alternatively. Experimental results on several HSI datasets verify the advantages of the proposed method, e.g., on India Pines, our model improves the clustering accuracy from 58.79% to 67.59% compared to the SOTA method.
• Abstract（参考訳）: hyperspectral images (hsi)クラスタリングは重要だが、難しいタスクである。 state-of-the-art (sota) 法は通常スーパーピクセルに依存しているが、hsi 3次元構造における空間的およびスペクトル的情報を十分に活用しておらず、その最適化ターゲットはクラスタリング指向ではない。 本研究では,まず3次元および2次元のハイブリッド畳み込みニューラルネットワークを用いて,hsiの高次空間的およびスペクトル的特徴を事前学習により抽出し,識別可能な超画素表現を学習するスーパーピクセルグラフコントラストクラスタリング(spgcc)モデルの設計を行った。 相関性のある拡張ビューはコントラストクラスタリングに不可欠であり、従来のコントラスト学習は、同じクラスに属する場合でも、異なるサンプルが埋め込み空間にプッシュされるため、クラスタ構造を損なう可能性がある。 SPGCCでは、HSIスーパーピクセルの2つの意味不変データ拡張(ピクセルサンプリング増倍)とモデルウェイト増倍(モデルウェイト増倍)を設計する。 次に, サンプルレベルのアライメントとクラスタリング中心レベルのコントラストを用いて, 超画素埋め込みのクラス内類似度とクラス間異性度を改善する。 代わりにクラスタリングとネットワーク最適化を行います。 いくつかのHSIデータセットによる実験結果から,提案手法の利点を検証し,例えばインドパインズでは,SOTA法と比較してクラスタリング精度が58.79%から67.59%に向上した。

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