論文の概要: Dual-Branch Residual Network for Cross-Domain Few-Shot Hyperspectral Image Classification with Refined Prototype

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19074v1
• Date: Sun, 27 Apr 2025 02:04:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.119647
• Title: Dual-Branch Residual Network for Cross-Domain Few-Shot Hyperspectral Image Classification with Refined Prototype
• Title（参考訳）: 改良型プロトタイプを用いた複分岐残差画像分類のための二重分岐残差ネットワーク
• Authors: Anyong Qin, Chaoqi Yuan, Qiang Li, Feng Yang, Tiecheng Song, Chenqiang Gao,
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、ハイパースペクトル画像(HSI)分類に有効である。 それらの3D畳み込み構造は、数ショットのシナリオで高い計算コストと限定的な一般化をもたらす。 本文では, 並列分岐による空間的特徴とスペクトル的特徴を統合した2分岐残差ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.404026075350707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional neural networks (CNNs) are effective for hyperspectral image (HSI) classification, but their 3D convolutional structures introduce high computational costs and limited generalization in few-shot scenarios. Domain shifts caused by sensor differences and environmental variations further hinder cross-dataset adaptability. Metric-based few-shot learning (FSL) prototype networks mitigate this problem, yet their performance is sensitive to prototype quality, especially with limited samples. To overcome these challenges, a dual-branch residual network that integrates spatial and spectral features via parallel branches is proposed in this letter. Additionally, more robust refined prototypes are obtained through a regulation term. Furthermore, a kernel probability matching strategy aligns source and target domain features, alleviating domain shift. Experiments on four publicly available HSI datasets illustrate that the proposal achieves superior performance compared to other methods.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、ハイパースペクトル画像(HSI)分類に有効であるが、それらの3次元畳み込み構造は、数ショットシナリオで高い計算コストと限定的な一般化をもたらす。 センサの違いや環境の変化によって引き起こされるドメインシフトは、さらにデータセット間の適応性を阻害する。 メトリックベースの数ショット学習(FSL)プロトタイプネットワークはこの問題を軽減するが、その性能はプロトタイプの品質、特に限られたサンプルに敏感である。 これらの課題を克服するために、並列分岐による空間的特徴とスペクトル的特徴を統合する二重分岐残差ネットワークを提案する。 さらに、より堅牢な精製されたプロトタイプは規制項によって得られる。 さらに、カーネルの確率マッチング戦略は、ソースとターゲットのドメインの特徴を整合させ、ドメインシフトを緩和する。 4つの公開されたHSIデータセットの実験は、提案が他の方法よりも優れたパフォーマンスを達成することを示している。

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