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J-GLOBAL ID：201802218956313486   整理番号：18A0159907

深部多重インスタンスはPANおよびMS画像のための空間-スペクトル分類を学習ベース【Powered by NICT】

Deep Multiple Instance Learning-Based Spatial-Spectral Classification for PAN and MS Imagery

著者 (8件)： Liu Xu (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of the Ministry of Education of China, International Research Center of Intelligent Perception and Computation, School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an, China) ,  Jiao Licheng (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of the Ministry of Education of China, International Research Center of Intelligent Perception and Computation, School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an, China) ,  Zhao Jiaqi (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of the Ministry of Education of China, International Research Center of Intelligent Perception and Computation, School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an, China) ,  Zhao Jin (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of the Ministry of Education of China, International Research Center of Intelligent Perception and Computation, School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an, China) ,  Zhang Dan (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of the Ministry of Education of China, International Research Center of Intelligent Perception and Computation, School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an, China) ,  Liu Fang (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of the Ministry of Education of China, International Research Center of Intelligent Perception and Computation, School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an, China) ,  Yang Shuyuan (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of the Ministry of Education of China, International Research Center of Intelligent Perception and Computation, School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an, China) ,  Tang Xu (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of the Ministry of Education of China, International Research Center of Intelligent Perception and Computation, School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 56  号： 1  ページ： 461-473  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： パンクロマティック(PAN)およびマルチスペクトル(MS)画像分類は,リモートセンシングの分野で最もホットなトピックスの一つである。近年,深層学習技術は,画像処理の多くの分野で広く適用されている。本論文では,深多重インスタンス学習(DMIL)に基づくエンドツーエンド学習フレームワークは,特徴融合に基づく結合スペクトルと空間情報を用いたMSとPAN画像の分類のための提案した。は,提案したフレームワークの二例は,1例はPANの空間情報を捕捉するために使用され,もう一つはMSのスペクトル情報を記述するために使用されている。二例から得た特徴は,直接連結し,簡単な融合特徴として扱うことができる。更なる分類のための空間-スペクトル情報を融合するために,簡単なフュージョン特徴が,そこで三完全結合層との融合ネットワークに供給高レベル融合特徴を学習した。四つの異なる航空機搭載MSとPAN画像について実施した分類実験により,分類器が実現可能で効率的な解を提供することを示した。DMILは畳込みニューラルネットワークと積層オートエンコーダネットワークを用いた単独よりも優れていることを示した。さらに,DMILモデルは効果的にスペクトルと空間情報を学習し,融合し,MSとPAN画像分類のための大きな可能性を持つことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： リモートセンシング ,  *学習 ,  *スペクトル ,  画像処理 ,  エンドツーエンド方式 ,  *多重化 ,  ネットワーク ,  *画像
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  航空機搭載 ,  空間情報 ,  特徴融合 ,  深層学習 ,  画像分類 ,  多重スペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深部 ,  多重 ,  インスタンス ,  PAN ,  学習