論文の概要: Kolmogorov-Arnold Network for Remote Sensing Image Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07390v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 15:06:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:24:05.707682
• Title: Kolmogorov-Arnold Network for Remote Sensing Image Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: リモートセンシング画像セマンティックセグメンテーションのためのKolmogorov-Arnoldネットワーク
• Authors: Xianping Ma, Ziyao Wang, Yin Hu, Xiaokang Zhang, Man-On Pun,
• Abstract要約: 本稿では,DeepKANSegという新しいセマンティックセグメンテーションネットワークを提案する。 まず,kanをベースとしたDeep機能改善モジュール,すなわちDeepKANを紹介する。 第2に、グローバルローカル複合デコーダにおける従来の多層パーセプトロン(MLP)層をKANベースの線形層、すなわちGLKANに置き換える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.891804836416275
• License:
• Abstract: Semantic segmentation plays a crucial role in remote sensing applications, where the accurate extraction and representation of features are essential for high-quality results. Despite the widespread use of encoder-decoder architectures, existing methods often struggle with fully utilizing the high-dimensional features extracted by the encoder and efficiently recovering detailed information during decoding. To address these problems, we propose a novel semantic segmentation network, namely DeepKANSeg, including two key innovations based on the emerging Kolmogorov Arnold Network (KAN). Notably, the advantage of KAN lies in its ability to decompose high-dimensional complex functions into univariate transformations, enabling efficient and flexible representation of intricate relationships in data. First, we introduce a KAN-based deep feature refinement module, namely DeepKAN to effectively capture complex spatial and rich semantic relationships from high-dimensional features. Second, we replace the traditional multi-layer perceptron (MLP) layers in the global-local combined decoder with KAN-based linear layers, namely GLKAN. This module enhances the decoder's ability to capture fine-grained details during decoding. To evaluate the effectiveness of the proposed method, experiments are conducted on two well-known fine-resolution remote sensing benchmark datasets, namely ISPRS Vaihingen and ISPRS Potsdam. The results demonstrate that the KAN-enhanced segmentation model achieves superior performance in terms of accuracy compared to state-of-the-art methods. They highlight the potential of KANs as a powerful alternative to traditional architectures in semantic segmentation tasks. Moreover, the explicit univariate decomposition provides improved interpretability, which is particularly beneficial for applications requiring explainable learning in remote sensing.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションはリモートセンシングアプリケーションにおいて重要な役割を担い、高品質な結果を得るためには特徴の正確な抽出と表現が不可欠である。 エンコーダ・デコーダアーキテクチャが広く使われているにもかかわらず、既存の手法では、エンコーダによって抽出された高次元の特徴を十分に活用し、デコーダの詳細な情報を効率よく回収するのに苦労することが多い。 これらの問題に対処するため、我々は新しいセマンティックセグメンテーションネットワーク、すなわちDeepKANSegを提案し、新たに誕生したコルモゴロフ・アーノルドネットワーク(KAN)に基づく2つの重要なイノベーションを含む。 特に、KANの利点は、高次元複素関数を単変量変換に分解し、データ内の複雑な関係の効率的かつ柔軟な表現を可能にすることである。 まず、高次元特徴から複雑な空間的・リッチな意味的関係を効果的に捉えるために、kanベースのDeep Feature refinementモジュール、すなわちDeepKANを導入する。 第2に、グローバルローカル複合デコーダにおける従来の多層パーセプトロン(MLP)層をKANベースの線形層、すなわちGLKANに置き換える。 このモジュールはデコーダの機能を強化し、デコード中に細かな詳細をキャプチャする。 提案手法の有効性を評価するため,ISPRS Vaihingen と ISPRS Potsdam という,よく知られた2つのリモートセンシングベンチマークデータセットを用いて実験を行った。 その結果,kan-enhanced segmentation model は最先端手法と比較して精度に優れた性能を示した。 彼らは、セマンティックセグメンテーションタスクにおける従来のアーキテクチャの強力な代替手段として、Kansの可能性を強調している。 さらに、明示的な単変量分解により解釈性が向上し、リモートセンシングで説明可能な学習を必要とするアプリケーションには特に有益である。

関連論文リスト

• Joint Channel Estimation and Feedback with Masked Token Transformers in Massive MIMO Systems [74.52117784544758]
  本稿では,CSI行列内の固有周波数領域相関を明らかにするエンコーダデコーダに基づくネットワークを提案する。 エンコーダ・デコーダネットワーク全体がチャネル圧縮に使用される。 提案手法は,共同作業における現状のチャネル推定およびフィードバック技術より優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T06:15:17Z)
• Object Segmentation by Mining Cross-Modal Semantics [68.88086621181628]
  マルチモーダル特徴の融合と復号を導くために,クロスモーダル・セマンティックスをマイニングする手法を提案する。 具体的には,(1)全周減衰核融合(AF),(2)粗大デコーダ(CFD),(3)多層自己超越からなる新しいネットワークXMSNetを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T14:30:11Z)
• LENet: Lightweight And Efficient LiDAR Semantic Segmentation Using Multi-Scale Convolution Attention [0.0]
  本稿では,LDARに基づくセマンティックセマンティックセマンティクスのためのエンコーダデコーダ構造を持つLENetと呼ばれるプロジェクションベースのセマンティクスセマンティクスセマンティクスネットワークを提案する。 エンコーダは、特徴を捉えるために、様々な受信フィールドサイズを持つ新しいマルチスケール・コンボリューション・アテンション(MSCA)モジュールで構成されている。 提案手法は, 最先端のセマンティックセグメンテーション法と比較して, 軽量で, 効率的で, 堅牢であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-11T02:51:38Z)
• Semantic Labeling of High Resolution Images Using EfficientUNets and Transformers [5.177947445379688]
  畳み込みニューラルネットワークとディープトランスを組み合わせた新しいセグメンテーションモデルを提案する。 提案手法は,最先端技術と比較してセグメント化精度が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-20T12:03:54Z)
• Inducing Gaussian Process Networks [80.40892394020797]
  本稿では,特徴空間と誘導点を同時に学習するシンプルなフレームワークであるGaussian Process Network (IGN)を提案する。 特に誘導点は特徴空間で直接学習され、複雑な構造化領域のシームレスな表現を可能にする。 実世界のデータセットに対する実験結果から,IGNは最先端の手法よりも大幅に進歩していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-21T05:27:09Z)
• Attention guided global enhancement and local refinement network for semantic segmentation [5.881350024099048]
  エンコーダ・デコーダアーキテクチャを用いて,軽量なセマンティックセマンティックセマンティクスネットワークを開発した。 高レベル特徴マップからグローバル情報を集約するグローバルエンハンスメント手法を提案する。 ローカルリファインメントモジュールは、デコーダ機能をセマンティックガイダンスとして利用することによって開発される。 この2つの手法はContext Fusion Blockに統合され、それに基づいてAttention Guided Global enhancement and Local refinement Network (AGLN) が精巧に設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-09T02:32:24Z)
• Multi-scale and Cross-scale Contrastive Learning for Semantic Segmentation [5.281694565226513]
  セグメンテーションネットワークによって抽出されたマルチスケール特徴の識別能力を高めるために,コントラスト学習を適用した。 まず、エンコーダのマルチスケール表現を共通の特徴空間にマッピングすることにより、教師付き局所言語制約の新しい形式をインスタンス化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-25T01:24:24Z)
• A Holistically-Guided Decoder for Deep Representation Learning with Applications to Semantic Segmentation and Object Detection [74.88284082187462]
  一般的な戦略の1つは、バックボーンネットワークに拡張畳み込みを採用し、高解像度のフィーチャーマップを抽出することです。 本稿では,高分解能なセマンティクスリッチな特徴マップを得るために紹介される,新たなホリスティック誘導デコーダを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-18T10:51:49Z)
• Interpretable Detail-Fidelity Attention Network for Single Image Super-Resolution [89.1947690981471]
  本研究では,スムースとディテールを段階的に分割・収束的に処理する,目的・解釈可能なディテール・ファイダリティ・アテンション・ネットワークを提案する。 特に,詳細推論において顕著な解釈可能な特徴表現のためのヘシアンフィルタを提案する。 実験により,提案手法は最先端手法よりも優れた性能を示すことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-28T08:31:23Z)
• Dual-constrained Deep Semi-Supervised Coupled Factorization Network with Enriched Prior [80.5637175255349]
  本稿では、DS2CF-Netと呼ばれる、拡張された事前制約付きDual-Constrained Deep Semi-Supervised Coupled Factorization Networkを提案する。 隠れた深い特徴を抽出するために、DS2CF-Netは、深い構造と幾何学的な構造に制約のあるニューラルネットワークとしてモデル化される。 我々のネットワークは、表現学習とクラスタリングのための最先端の性能を得ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-08T13:10:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。