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/2404.02135v4
- Date: Wed, 21 Aug 2024 00:37:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-22 22:35:13.181781
- 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, Seung Won Lee,
- Abstract要約: 光衛星画像に基づく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。
最初に標準CBAMを導入し、より情報的な特徴に焦点を向け、87%の精度でモデルに焦点をあてた。
このモデルでは95%の精度を示し、精度、リコール、F1は様々な船級で大幅な改善が見られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4659076103416173
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this study, we present an advanced convolutional neural network (CNN) architecture for ship classification based on optical satellite imagery, which significantly enhances performance through the integration of a 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 toward more informative features, achieving an accuracy of 87% compared to 85% of the baseline ResNet50. Further augmentations involved multiscale feature integration, depthwise separable convolutions, and dilated convolutions, culminating in an 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. In particular, the bulk carrier and oil tanker classes exhibited nearly perfect precision and recall rates, underscoring the enhanced capability of the model to accurately identify and classify ships. Attention heatmap analyses further validated the efficacy of the improved model, revealing more focused attention on relevant ship features regardless of background complexities. These findings underscore the potential of integrating attention mechanisms and architectural innovations into CNNs for high-resolution satellite imagery classification. This study navigates through the class imbalance and computational costs and proposes future directions for scalability and adaptability in new or rare ship-type recognition. This study lays the groundwork for applying advanced deep learning techniques in remote sensing, offering insights into scalable and efficient satellite image classification.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,光衛星画像に基づく船種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。
ResNet50の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。
さらに、マルチスケールの機能統合、深度的に分離可能な畳み込み、拡張された畳み込みが含まれ、CBAMを改善したResNetモデルが完成した。
このモデルでは95%の精度を示し、精度、リコール、F1は様々な船級で大幅な改善が見られた。
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、船を正確に識別し分類するモデルの強化能力を強調した。
アテンション・ヒートマップ解析により、改良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、関連する船舶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注意機構とアーキテクチャ革新をCNNに統合する可能性を示している。
本研究は, クラス不均衡と計算コストをナビゲートし, 新規あるいは稀な船舶型認識における拡張性と適応性の将来的方向性を提案する。
本研究は、リモートセンシングに高度なディープラーニング技術を適用し、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ための基礎となる。
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