論文の概要: DMFNet: Dual-Backbone Multiscale Fusion Network for Urban Scene Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.16338v1
• Date: Thu, 16 Jul 2026 10:31:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-21 18:48:37.115041
• Title: DMFNet: Dual-Backbone Multiscale Fusion Network for Urban Scene Classification
• Title（参考訳）: DMFNet:Dual-Backbone Multiscale Fusion Network for Urban Scene Classification
• Abstract要約: DMFNetは、リモートセンシングシーン分類のための残像伝搬と空間的注意を有するデュアルバックボーンマルチスケール機能融合フレームワークである。 ベンチマークAIDデータセットで行われた実験は、DMFNetが平均精度97.46%$pm$0.14%に達することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.529342790344802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This article presents DMFNet, a dual-backbone multiscale feature fusion framework with residual feature propagation and spatial attention for remote sensing scene classification. Existing approaches often face challenges in effectively capturing multiscale feature interactions and learning robust feature representations from complex aerial scenes with high intra-class variability and inter-class similarity. To address these limitations, the proposed framework employs two pretrained backbone networks to extract diverse hierarchical feature representations. A multiscale feature fusion mechanism with residual feature propagation is introduced to enhance feature interaction across multiple resolution levels. In addition, a spatial attention module is introduced to emphasize informative spatial regions in multi-object scenes. Further, a two-stage training strategy consisting of backbone freezing followed by selective fine-tuning is adopted to ensure stable optimization and improved generalization. Experiments conducted on the benchmark AID dataset demonstrate that the DMFNet achieves an average accuracy of 97.46\% $\pm$ 0.14\%. Ablative analysis further show the importance of various components in unison.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、リモートセンシングシーン分類のための残像伝搬と空間的注意力を備えたデュアルバックボーン型マルチスケール機能融合フレームワークDMFNetについて述べる。 既存のアプローチでは、マルチスケールの特徴的相互作用を効果的に捉え、高いクラス内変動性とクラス間類似性を持つ複雑な空中シーンから堅牢な特徴的表現を学習する上で、しばしば課題に直面している。 これらの制約に対処するため、提案フレームワークは2つの事前訓練されたバックボーンネットワークを用いて多様な階層的特徴表現を抽出する。 複数の解像度レベルにわたる特徴の相互作用を強化するために,残像伝搬を伴うマルチスケール特徴の融合機構を導入した。 さらに、多目的シーンにおける情報的空間領域を強調するために、空間的注意モジュールを導入する。 さらに、バックボーン凍結と選択的微調整からなる2段階のトレーニング戦略を採用し、安定な最適化と一般化の向上を実現した。 ベンチマークAIDデータセットで行われた実験は、DMFNetが平均精度97.46\%$\pm$ 0.14\%に達することを示した。 アブレーティブ分析は、ユニゾンにおける様々な構成要素の重要性をさらに示している。

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