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J-GLOBAL ID：202202217000179656   整理番号：22A0776454

3D積層ブロックを持つ最適化畳込みニューラルネットワークに基づくハイパースペクトル画像分類【JST・京大機械翻訳】

Hyperspectral image classification based on optimized convolutional neural networks with 3D stacked blocks

著者 (3件)： Zhang Xiaoxia (College of geophysics, Key Laboratory of Earth Exploration and Information Technology of Ministry of Education, Chengdu University of Technology, Chengdu, China) ,  Guo Yong (Chongqing institute of Green and Intelligent Technology, Chinese Academy of Science, Institute of intelligent manufacturing technology, Chongqing, China) ,  Zhang Xia (College of geophysics, Key Laboratory of Earth Exploration and Information Technology of Ministry of Education, Chengdu University of Technology, Chengdu, China)
資料名： Earth Science Informatics  (Earth Science Informatics)
巻： 15  号： 1  ページ： 383-395  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4300A  ISSN： 1865-0473  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 3D畳込みはハイパースペクトル画像(HSI)のスペクトル空間特性を完全に利用することができ,深層を有する積層ブロックは隠れ特徴を抽出し,分類のための判別情報を利用することができる。自然に,SB-3D-CNNと名付けた積層ブロックに基づく3D畳込みニューラルネットワーク(CNN)をHSI分類のために提示した。さらに,提案したネットワークは,完全に接続した層の前に注意機構を導入し,効果的に干渉情報をフィルタリングすることができた。次に,インドPines,SalinasおよびPavia大学の3つの一般的に用いられるデータセットで最適結果を得るために,アーキテクチャを最適化した。実験結果は,最適化アーキテクチャが関連する最近の研究より良い分類率を達成することを証明した。3つのデータセットに関する分類精度が飽和に達したので,著者らは,最適化アーキテクチャを空中ハイパースペクトルデータを採用するより複雑なデータセットに移し,それは中国南部の広西省から得た。結果は,最適化アーキテクチャが他の最先端の方法と比較して優れた分類精度を達成することを示した。また,これらの結果は,最適化SB-3D-CNNが,より複雑なデータに対する妥当性と携帯性の利点を有することを実証した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 干渉 ,  *最適化 ,  *畳込み ,  *ネットワーク ,  分類 ,  *ニューラルネットワーク ,  フィルタリング ,  *スペクトル ,  *三次元 ,  携帯型 ,  計算機アーキテクチャ ,  中国南部
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル画像 ,  分類精度 ,  ハイパースペクトルデータ ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  3D畳込み ,  ハイパースペクトル画像分類 ,  積層ブロック ,  注意機構 ,  スペクトル空間特性

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 3D ,  積層ブロック ,  最適化 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  ハイパースペクトル画像分類