論文の概要: Unsupervised Few-Shot Continual Learning for Remote Sensing Image Scene Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18574v1
- Date: Tue, 4 Jun 2024 03:06:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 05:50:36.648332
- Title: Unsupervised Few-Shot Continual Learning for Remote Sensing Image Scene Classification
- Title（参考訳）: リモートセンシング画像シーン分類のための教師なしFew-Shot連続学習
- Authors: Muhammad Anwar Ma'sum, Mahardhika Pratama, Ramasamy Savitha, Lin Liu, Habibullah, Ryszard Kowalczyk,
- Abstract要約: リモートセンシング画像シーン分類における教師なし数ショット連続学習のためのunsupervised flat-wide learning approach (UNISA)
リモートセンシング画像シーンデータセットとハイパースペクトルデータセットを用いた数値解析により,提案手法の利点が確認された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.758282519523744
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A continual learning (CL) model is desired for remote sensing image analysis because of varying camera parameters, spectral ranges, resolutions, etc. There exist some recent initiatives to develop CL techniques in this domain but they still depend on massive labelled samples which do not fully fit remote sensing applications because ground truths are often obtained via field-based surveys. This paper addresses this problem with a proposal of unsupervised flat-wide learning approach (UNISA) for unsupervised few-shot continual learning approaches of remote sensing image scene classifications which do not depend on any labelled samples for its model updates. UNISA is developed from the idea of prototype scattering and positive sampling for learning representations while the catastrophic forgetting problem is tackled with the flat-wide learning approach combined with a ball generator to address the data scarcity problem. Our numerical study with remote sensing image scene datasets and a hyperspectral dataset confirms the advantages of our solution. Source codes of UNISA are shared publicly in \url{https://github.com/anwarmaxsum/UNISA} to allow convenient future studies and reproductions of our numerical results.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像解析には,カメラパラメータ,スペクトル範囲,解像度などが異なるため,連続学習(CL)モデルが望ましい。
この領域でCL技術を開発するための最近の取り組みはいくつかあるが、地上の真実はフィールドベースサーベイによってしばしば得られるため、リモートセンシングアプリケーションに完全に適合しない大量のラベル付きサンプルに依存している。
本稿では,モデル更新においてラベル付きサンプルに依存しないリモートセンシング画像シーン分類において,教師なしの連写学習手法として,unsupervised flat-wide learning approach (UNISA)を提案することにより,この問題に対処する。
UNISAは,学習表現のためのプロトタイプ散乱と正のサンプリングという概念から開発され,その一方で,データ不足問題に対処するために,ボールジェネレータと組み合わされたフラットワイド学習アプローチに対処する。
リモートセンシング画像シーンデータセットとハイパースペクトルデータセットを用いた数値解析により,提案手法の利点が確認された。
UNISA のソースコードは \url{https://github.com/anwarmaxsum/UNISA} で公開されています。
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