論文の概要: A Multitask Deep Learning Model for Classification and Regression of Hyperspectral Images: Application to the large-scale dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16384v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 11:14:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 17:26:03.810428
• Title: A Multitask Deep Learning Model for Classification and Regression of Hyperspectral Images: Application to the large-scale dataset
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像の分類と回帰のためのマルチタスク深層学習モデル:大規模データセットへの適用
• Authors: Koushikey Chhapariya, Alexandre Benoit, Krishna Mohan Buddhiraju, Anil Kumar,
• Abstract要約: ハイパースペクトル画像上で複数の分類タスクと回帰タスクを同時に行うマルチタスク深層学習モデルを提案する。 我々は、TAIGAと呼ばれる大規模なハイパースペクトルデータセットに対するアプローチを検証した。 結果の総合的定性的および定量的分析により,提案手法が他の最先端手法よりも有意に優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.94304541427113
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multitask learning is a widely recognized technique in the field of computer vision and deep learning domain. However, it is still a research question in remote sensing, particularly for hyperspectral imaging. Moreover, most of the research in the remote sensing domain focuses on small and single-task-based annotated datasets, which limits the generalizability and scalability of the developed models to more diverse and complex real-world scenarios. Thus, in this study, we propose a multitask deep learning model designed to perform multiple classification and regression tasks simultaneously on hyperspectral images. We validated our approach on a large hyperspectral dataset called TAIGA, which contains 13 forest variables, including three categorical variables and ten continuous variables with different biophysical parameters. We design a sharing encoder and task-specific decoder network to streamline feature learning while allowing each task-specific decoder to focus on the unique aspects of its respective task. Additionally, a dense atrous pyramid pooling layer and attention network were integrated to extract multi-scale contextual information and enable selective information processing by prioritizing task-specific features. Further, we computed multitask loss and optimized its parameters for the proposed framework to improve the model performance and efficiency across diverse tasks. A comprehensive qualitative and quantitative analysis of the results shows that the proposed method significantly outperforms other state-of-the-art methods. We trained our model across 10 seeds/trials to ensure robustness. Our proposed model demonstrates higher mean performance while maintaining lower or equivalent variability. To make the work reproducible, the codes will be available at https://github.com/Koushikey4596/Multitask-Deep-Learning-Model-for-Taiga-datatset.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク学習はコンピュータビジョンとディープラーニング領域の分野で広く認知されている技術である。 しかし、リモートセンシング、特にハイパースペクトルイメージングでは、まだ研究課題である。 さらに、リモートセンシング領域における研究の大部分は、小型でシングルタスクベースの注釈付きデータセットに焦点を当てており、これは、開発されたモデルの一般化性とスケーラビリティを、より多様で複雑な実世界のシナリオに制限する。 そこで本研究では,ハイパースペクトル画像上で複数の分類タスクと回帰タスクを同時に行うためのマルチタスク深層学習モデルを提案する。 我々は,生物物理パラメータの異なる3つのカテゴリー変数と10の連続変数を含む13の森林変数を含む,TAIGAと呼ばれる大規模超スペクトルデータセットに対するアプローチを検証した。 共有エンコーダとタスク固有のデコーダネットワークを設計し、各タスク固有のデコーダがそれぞれのタスクのユニークな側面に集中できるようにする。 さらに,マルチスケールのコンテキスト情報を抽出し,タスク固有の特徴を優先して選択的な情報処理を可能にするために,高密度なピラミッドプール層とアテンションネットワークを統合した。 さらに、マルチタスクの損失を計算し、提案フレームワークのパラメータを最適化し、様々なタスクにおけるモデル性能と効率を改善する。 結果の総合的定性的および定量的分析により,提案手法が他の最先端手法よりも有意に優れていることを示す。 堅牢性を確保するため、私たちは10のシード/トライアルでモデルをトレーニングしました。 提案モデルでは,低変量あるいは等価変量を維持しながら平均性能を向上する。 この作業を再現するために、コードはhttps://github.com/Koushikey4596/Multitask-Deep-Learning-Model-for-Taiga-datatsetで入手できる。

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