論文の概要: Enhancing Ship Classification in Optical Satellite Imagery: Integrating Convolutional Block Attention Module with ResNet for Improved Performance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02135v3
- Date: Mon, 8 Apr 2024 06:11:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-09 23:56:54.032816
- Title: Enhancing Ship Classification in Optical Satellite Imagery: Integrating Convolutional Block Attention Module with ResNet for Improved Performance
- Title(参考訳): 光衛星画像における船種分類の強化:ResNetと畳み込みブロック注意モジュールの統合による性能向上
- Authors: Ryan Donghan Kwon, Gangjoo Robin Nam, Jisoo Tak, Junseob Shin, Hyerin Cha, Yeom Hyeok, Seung Won Lee,
- Abstract要約: 本研究は,光衛星画像からの船舶分類のための高度な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。
ベースラインであるResNet50の85%と比較して87%の精度を実現した。
このモデルは95%の精度を示し、精度、リコール、f1スコアは全て様々な船級で大幅に改善された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.395908759634353
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This study presents an advanced Convolutional Neural Network (CNN) architecture for ship classification from optical satellite imagery, significantly enhancing performance through the integration of the Convolutional Block Attention Module (CBAM) and additional architectural innovations. Building upon the foundational ResNet50 model, we first incorporated a standard CBAM to direct the model's focus towards more informative features, achieving an accuracy of 87% compared to the baseline ResNet50's 85%. Further augmentations involved multi-scale feature integration, depthwise separable convolutions, and dilated convolutions, culminating in the Enhanced ResNet Model with Improved CBAM. This model demonstrated a remarkable accuracy of 95%, with precision, recall, and f1-scores all witnessing substantial improvements across various ship classes. The bulk carrier and oil tanker classes, in particular, showcased nearly perfect precision and recall rates, underscoring the model's enhanced capability in accurately identifying and classifying ships. Attention heatmap analyses further validated the improved model's efficacy, revealing a more focused attention on relevant ship features, regardless of background complexities. These findings underscore the potential of integrating attention mechanisms and architectural innovations in CNNs for high-resolution satellite imagery classification. The study navigates through the challenges of class imbalance and computational costs, proposing future directions towards scalability and adaptability in new or rare ship type recognition. This research lays a groundwork for the application of advanced deep learning techniques in the domain of remote sensing, offering insights into scalable and efficient satellite image classification.
- Abstract(参考訳): 本研究では,光衛星画像から船種分類を行うための高度な畳み込みニューラルネットワーク (CNN) アーキテクチャを提案し,CBAM (Convolutional Block Attention Module) と追加アーキテクチャの革新によって性能を著しく向上させた。
基礎となるResNet50モデルに基づいて、私たちはまず、標準CBAMを組み込んで、モデルがより有益な機能に焦点を向け、ベースラインであるResNet50の85%と比較して87%の精度を実現しました。
さらなる拡張には、マルチスケールの機能統合、深く分離可能な畳み込み、拡張された畳み込みが含まれ、CBAMを改良した強化ResNetモデルで頂点に達した。
このモデルは95%の精度を示し、精度、リコール、f1スコアは全て様々な船級で大幅に改善された。
特にばら積み貨物船と石油タンカーのクラスは、ほぼ完全な精度とリコール率を示し、船の正確な識別と分類におけるモデルの強化能力を強調した。
注意熱マップ解析により、改善されたモデルの有効性がさらに検証され、背景の複雑さに関わらず、関連する船の特徴により注意が向けられた。
これらの知見は、高解像度衛星画像分類のためのCNNにおける注意機構とアーキテクチャ革新の統合の可能性を示している。
この研究は、クラス不均衡と計算コストの課題を乗り越え、新しいまたは稀な船型認識におけるスケーラビリティと適応性への今後の方向性を提案する。
本研究は,リモートセンシング分野における高度な深層学習技術の応用に向けた基礎研究であり,スケーラブルで効率的な衛星画像分類に関する洞察を提供する。
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