論文の概要: Dual-Branch Subpixel-Guided Network for Hyperspectral Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03893v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 06:03:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:41:50.034378
• Title: Dual-Branch Subpixel-Guided Network for Hyperspectral Image Classification
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像分類のためのデュアルブランチサブピクセルガイドネットワーク
• Authors: Zhu Han, Jin Yang, Lianru Gao, Zhiqiang Zeng, Bing Zhang, Jocelyn Chanussot,
• Abstract要約: 本稿では、高スペクトル画像(HSI)分類のための新しいデュアルブランチサブピクセル誘導ネットワークDSNetを提案する。 ディープオートエンコーダアンミックスアーキテクチャを導入することで、サブピクセル情報と畳み込みクラス機能を自動的に統合する。 3つのベンチマークデータセットの実験結果は、最先端のDLベースのHSI分類手法と比較してDSNetの有効性と優位性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.13416711669201
• License:
• Abstract: Deep learning (DL) has been widely applied into hyperspectral image (HSI) classification owing to its promising feature learning and representation capabilities. However, limited by the spatial resolution of sensors, existing DL-based classification approaches mainly focus on pixel-level spectral and spatial information extraction through complex network architecture design, while ignoring the existence of mixed pixels in actual scenarios. To tackle this difficulty, we propose a novel dual-branch subpixel-guided network for HSI classification, called DSNet, which automatically integrates subpixel information and convolutional class features by introducing a deep autoencoder unmixing architecture to enhance classification performance. DSNet is capable of fully considering physically nonlinear properties within subpixels and adaptively generating diagnostic abundances in an unsupervised manner to achieve more reliable decision boundaries for class label distributions. The subpixel fusion module is designed to ensure high-quality information fusion across pixel and subpixel features, further promoting stable joint classification. Experimental results on three benchmark datasets demonstrate the effectiveness and superiority of DSNet compared with state-of-the-art DL-based HSI classification approaches. The codes will be available at https://github.com/hanzhu97702/DSNet, contributing to the remote sensing community.
• Abstract（参考訳）: 深層学習(DL)は、その有望な特徴学習と表現能力により、ハイパースペクトル画像(HSI)分類に広く応用されている。 しかし,センサの空間分解能に制限されるため,既存のDLベースの分類手法は主に複雑なネットワークアーキテクチャ設計による画素レベルのスペクトルと空間情報の抽出に焦点をあてる一方で,実際のシナリオにおける混合画素の存在を無視する。 そこで本研究では,サブピクセル情報と畳み込みクラス機能を自動的に統合し,分類性能を向上させるためのディープオートエンコーダ・アンミックスアーキテクチャを導入することで,HSI分類のための新たなデュアルブランチサブピクセル誘導ネットワークDSNetを提案する。 DSNetは、サブピクセル内の物理的に非線形な特性を完全に考慮し、教師なしの方法で診断量を適応的に生成し、クラスラベル分布のより信頼性の高い決定境界を達成することができる。 サブピクセル融合モジュールは、ピクセルとサブピクセルの特徴をまたいだ高品質な情報融合を保証するために設計されており、安定な関節分類を促進する。 3つのベンチマークデータセットの実験結果は、最先端のDLベースのHSI分類手法と比較してDSNetの有効性と優位性を示している。 コードはhttps://github.com/hanzhu97702/DSNetで公開され、リモートセンシングコミュニティに貢献する。

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