論文の概要: Multisource Collaborative Domain Generalization for Cross-Scene Remote Sensing Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03897v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 06:15:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:42:00.090070
• Title: Multisource Collaborative Domain Generalization for Cross-Scene Remote Sensing Image Classification
• Title（参考訳）: クロスシーンリモートセンシング画像分類のためのマルチソース協調ドメイン一般化
• Authors: Zhu Han, Ce Zhang, Lianru Gao, Zhiqiang Zeng, Michael K. Ng, Bing Zhang, Jocelyn Chanussot,
• Abstract要約: クロスシーン画像分類は, 異なる分布領域のアノテート領域に, 地中物質の事前の知識を伝達することを目的としている。 既存のアプローチでは、未確認のターゲットドメインへの単一ソースドメインの一般化に重点を置いている。 マルチソースリモートセンシングデータの均一性と不均一性特性に基づく,新しいマルチソース協調型ドメイン一般化フレームワーク(MS-CDG)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.945437355714155
• License:
• Abstract: Cross-scene image classification aims to transfer prior knowledge of ground materials to annotate regions with different distributions and reduce hand-crafted cost in the field of remote sensing. However, existing approaches focus on single-source domain generalization to unseen target domains, and are easily confused by large real-world domain shifts due to the limited training information and insufficient diversity modeling capacity. To address this gap, we propose a novel multi-source collaborative domain generalization framework (MS-CDG) based on homogeneity and heterogeneity characteristics of multi-source remote sensing data, which considers data-aware adversarial augmentation and model-aware multi-level diversification simultaneously to enhance cross-scene generalization performance. The data-aware adversarial augmentation adopts an adversary neural network with semantic guide to generate MS samples by adaptively learning realistic channel and distribution changes across domains. In views of cross-domain and intra-domain modeling, the model-aware diversification transforms the shared spatial-channel features of MS data into the class-wise prototype and kernel mixture module, to address domain discrepancies and cluster different classes effectively. Finally, the joint classification of original and augmented MS samples is employed by introducing a distribution consistency alignment to increase model diversity and ensure better domain-invariant representation learning. Extensive experiments on three public MS remote sensing datasets demonstrate the superior performance of the proposed method when benchmarked with the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: クロスシーン画像分類は, 異なる分布領域のアノテート領域に地上材料の事前知識を伝達し, リモートセンシング分野における手作りコストを削減することを目的としている。 しかし、既存のアプローチでは、未確認のターゲットドメインへの単一ソースドメインの一般化に焦点が当てられており、限られたトレーニング情報と多様性モデリング能力の不足により、大規模な実世界のドメインシフトと容易に混同される。 このギャップに対処するため,マルチソースリモートセンシングデータの均一性と不均質性に基づく新しいマルチソース協調ドメイン一般化フレームワーク(MS-CDG)を提案する。 データ認識された敵対的拡張は、セマンティックガイドを備えた敵対的ニューラルネットワークを採用し、現実的なチャネルとドメイン間の分布変化を適応的に学習することでMSサンプルを生成する。 ドメイン間モデリングとドメイン内モデリングの観点では、モデル認識の多様化はMSデータの共有空間チャネルの特徴をクラスワイドプロトタイプとカーネル混合モジュールに変換し、ドメインの相違に対処し、異なるクラスを効果的にクラスタ化する。 最後に、モデルの多様性を高め、ドメイン不変表現学習を改善するために、分布整合性アライメントを導入することで、元のMSサンプルと強化MSサンプルを共同分類する。 3つのパブリックMSリモートセンシングデータセットに対する大規模な実験は、最先端の手法でベンチマークした場合、提案手法の優れた性能を示す。

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