論文の概要: Application of Generative Adversarial Network (GAN) for Synthetic Training Data Creation to improve performance of ANN Classifier for extracting Built-Up pixels from Landsat Satellite Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19283v1
- Date: Fri, 31 Jan 2025 16:47:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-03 14:02:49.607589
- Title: Application of Generative Adversarial Network (GAN) for Synthetic Training Data Creation to improve performance of ANN Classifier for extracting Built-Up pixels from Landsat Satellite Imagery
- Title（参考訳）: ランドサット衛星画像から組込み画素抽出のためのANN分類器の性能向上のための合成学習データ作成へのGANの適用
- Authors: Amritendu Mukherjee, Dipanwita Sinha Mukherjee, Parthasarathy Ramachandran,
- Abstract要約: 低解像度ランドサット画像を用いた画素ベース分類タスクのためのニューラルネットワークの訓練は困難である。
このようなトレーニングデータの不足のため、ニューラルネットワークは期待されるレベルの精度を達成できない可能性がある。
この制限は、トレーニングされたサンプルデータと同じ分布を持つ合成データを生成することを目的とした生成ネットワークを用いて克服することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Training a neural network for pixel based classification task using low resolution Landsat images is difficult as the size of the training data is usually small due to less number of available pixels that represent a single class without any mixing with other classes. Due to this scarcity of training data, neural network may not be able to attain expected level of accuracy. This limitation could be overcome using a generative network that aims to generate synthetic data having the same distribution as the sample data with which it is trained. In this work, we have proposed a methodology for improving the performance of ANN classifier to identify built-up pixels in the Landsat$7$ image with the help of developing a simple GAN architecture that could generate synthetic training pixels when trained using original set of sample built-up pixels. To ensure that the marginal and joint distributions of all the bands corresponding to the generated and original set of pixels are indistinguishable, non-parametric Kolmogorov Smirnov Test and Ball Divergence based Equality of Distributions Test have been performed respectively. It has been observed that the overall accuracy and kappa coefficient of the ANN model for built-up classification have continuously improved from $0.9331$ to $0.9983$ and $0.8277$ to $0.9958$ respectively, with the inclusion of generated sets of built-up pixels to the original one.
- Abstract（参考訳）: 低解像度ランドサット画像を用いた画素分類タスクのためのニューラルネットワークのトレーニングは、通常、トレーニングデータのサイズが小さいため、他のクラスと混同することなく、単一のクラスを表すピクセルの数が少ないため困難である。
このようなトレーニングデータの不足のため、ニューラルネットワークは期待されるレベルの精度を達成できない可能性がある。
この制限は、トレーニングされたサンプルデータと同じ分布を持つ合成データを生成することを目的とした生成ネットワークを用いて克服することができる。
本研究では,Landsat$7$画像中の組込み画素を識別するためのANN分類器の性能向上手法を提案する。
生成された画素と原画素の集合に対応するすべてのバンドの周縁分布と関節分布が区別できないようにするために、非パラメトリックのコルモゴロフ・スミルノフ試験とボールディバージェンスに基づく分布の等式がそれぞれ実施された。
組立分類のためのANNモデルの全体的な精度とカッパ係数は、それぞれ0.9331$から0.9983$へ、0.9277$から0.9958$へ、それぞれ改善されている。
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