論文の概要: GLRT-Based Metric Learning for Remote Sensing Object Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05773v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 07:53:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 12:59:37.050605
• Title: GLRT-Based Metric Learning for Remote Sensing Object Retrieval
• Title（参考訳）: GLRTを用いたリモートセンシングオブジェクト検索のためのメトリクス学習
• Authors: Linping Zhang, Yu Liu, Xueqian Wang, Gang Li, You He,
• Abstract要約: 既存のCBRSOR法は、訓練段階と試験段階の両方において、グローバルな統計情報の利用を無視する。 ナイマン・ピアソンの定理にインスパイアされた我々は、一般化された確率比テストベースメトリックラーニング(GLRTML)アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.210692452537007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the improvement in the quantity and quality of remote sensing images, content-based remote sensing object retrieval (CBRSOR) has become an increasingly important topic. However, existing CBRSOR methods neglect the utilization of global statistical information during both training and test stages, which leads to the overfitting of neural networks to simple sample pairs of samples during training and suboptimal metric performance. Inspired by the Neyman-Pearson theorem, we propose a generalized likelihood ratio test-based metric learning (GLRTML) approach, which can estimate the relative difficulty of sample pairs by incorporating global data distribution information during training and test phases. This guides the network to focus more on difficult samples during the training process, thereby encourages the network to learn more discriminative feature embeddings. In addition, GLRT is a more effective than traditional metric space due to the utilization of global data distribution information. Accurately estimating the distribution of embeddings is critical for GLRTML. However, in real-world applications, there is often a distribution shift between the training and target domains, which diminishes the effectiveness of directly using the distribution estimated on training data. To address this issue, we propose the clustering pseudo-labels-based fast parameter adaptation (CPLFPA) method. CPLFPA efficiently estimates the distribution of embeddings in the target domain by clustering target domain instances and re-estimating the distribution parameters for GLRTML. We reorganize datasets for CBRSOR tasks based on fine-grained ship remote sensing image slices (FGSRSI-23) and military aircraft recognition (MAR20) datasets. Extensive experiments on these datasets demonstrate the effectiveness of our proposed GLRTML and CPLFPA.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像の量と品質の向上により、コンテンツベースリモートセンシングオブジェクト検索(CBRSOR)がますます重要になっている。 しかし、既存のCBRSOR法は、トレーニングとテストの段階でグローバルな統計情報の利用を無視し、トレーニングと準最適メートル法のパフォーマンスにおいて、単純なサンプル対にニューラルネットワークをオーバーフィッティングする。 ナイマン・ピアソンの定理にインスパイアされた一般確率比テストベースメトリックラーニング(GLRTML)手法を提案する。 これにより、トレーニングプロセス中に難しいサンプルにもっと集中するようにネットワークを誘導し、ネットワークがより差別的な機能埋め込みを学ぶように促す。 さらに,グローバルなデータ分散情報の利用により,GLRTは従来の距離空間よりも有効である。 埋め込みの正確な分布推定はGLRTMLにとって重要である。 しかし、実世界のアプリケーションでは、トレーニングとターゲットドメイン間の分散シフトが頻繁に発生し、トレーニングデータに基づいて推定された分布を直接利用することの有効性が低下する。 この問題に対処するために,クラスタリング擬似ラベルに基づく高速パラメータ適応法(CPLFPA)を提案する。 CPLFPAは、ターゲットドメインインスタンスをクラスタリングし、GLRTMLの分布パラメータを再推定することで、ターゲットドメインへの埋め込みの分布を効率的に推定する。 我々は、細粒度の船舶リモートセンシング画像スライス(FGSRSI-23)と軍用航空機認識(MAR20)に基づいてCBRSORタスクのためのデータセットを再編成した。 これらのデータセットに対する大規模な実験により,提案したGLRTMLとCPLFPAの有効性が示された。

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