論文の概要: Quantum Information-Empowered Graph Neural Network for Hyperspectral Change Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07608v1
- Date: Tue, 12 Nov 2024 07:30:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-13 13:20:33.371014
- Title: Quantum Information-Empowered Graph Neural Network for Hyperspectral Change Detection
- Title（参考訳）: ハイパースペクトル変化検出のための量子情報を利用したグラフニューラルネットワーク
- Authors: Chia-Hsiang Lin, Tzu-Hsuan Lin, Jocelyn Chanussot,
- Abstract要約: この研究は、超スペクトル変化検出(HCD)に量子ディープネットワーク(QUEEN)を導入している。
QUEENは、変更があるかどうかを決定するために、根本的に新しい情報を提供する。
提案したQUEEN搭載GNN(すなわちQUEEN-G)のHCD性能は、実超スペクトルデータセットで実験的に検証される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.31936427826067
- License:
- Abstract: Change detection (CD) is a critical remote sensing technique for identifying changes in the Earth's surface over time. The outstanding substance identifiability of hyperspectral images (HSIs) has significantly enhanced the detection accuracy, making hyperspectral change detection (HCD) an essential technology. The detection accuracy can be further upgraded by leveraging the graph structure of HSIs, motivating us to adopt the graph neural networks (GNNs) in solving HCD. For the first time, this work introduces quantum deep network (QUEEN) into HCD. Unlike GNN and CNN, both extracting the affine-computing features, QUEEN provides fundamentally different unitary-computing features. We demonstrate that through the unitary feature extraction procedure, QUEEN provides radically new information for deciding whether there is a change or not. Hierarchically, a graph feature learning (GFL) module exploits the graph structure of the bitemporal HSIs at the superpixel level, while a quantum feature learning (QFL) module learns the quantum features at the pixel level, as a complementary to GFL by preserving pixel-level detailed spatial information not retained in the superpixels. In the final classification stage, a quantum classifier is designed to cooperate with a traditional fully connected classifier. The superior HCD performance of the proposed QUEEN-empowered GNN (i.e., QUEEN-G) will be experimentally demonstrated on real hyperspectral datasets.
- Abstract（参考訳）: 変化検出(CD)は、地球表面の変化を時間とともに識別するための重要なリモートセンシング技術である。
ハイパースペクトル画像(HSI)の優れた物質識別性は,検出精度を大幅に向上させ,ハイパースペクトル変化検出(HCD)が重要な技術となった。
検出精度は、HSIのグラフ構造を活用することでさらに向上することができ、HCDの解決にグラフニューラルネットワーク(GNN)を採用する動機となる。
この研究は初めて、量子ディープネットワーク(QUEEN)をHCDに導入した。
GNNやCNNと異なり、どちらもアフィン計算機能を抽出しているが、QUEENは基本的に異なるユニタリ計算機能を提供している。
本研究では,一元的特徴抽出法により,変化の有無を判定するための根本的に新しい情報を提供することを示した。
階層的に、グラフ特徴学習(GFL)モジュールは、バイテンポラルなHSIのグラフ構造をスーパーピクセルレベルで利用し、量子特徴学習(QFL)モジュールは、スーパーピクセルに保持されていないピクセルレベルの詳細な空間情報を保存することにより、GFLと相補的なものとして、量子特徴学習(QFL)モジュールは、画素レベルで量子特徴を学習する。
最終分類段階では、量子分類器は従来の完全連結分類器と協調するように設計されている。
提案したQUEEN搭載GNN(すなわちQUEEN-G)のHCD性能は、実超スペクトルデータセットで実験的に検証される。
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