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J-GLOBAL ID：202202273613814435   整理番号：22A0202725

概念注意グラフニューラルネットワークによるマルチラベル空中画像分類【JST・京大機械翻訳】

Multilabel Aerial Image Classification With a Concept Attention Graph Neural Network

著者 (5件)： Lin Dan (Key Laboratory for Ubiquitous Network and Service Software of Liaoning Province, School of Software Technology, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Lin Jianzhe (Department of Electrical and Computer Engineering, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada) ,  Zhao Liang (Key Laboratory for Ubiquitous Network and Service Software of Liaoning Province, School of Software Technology, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Wang Z. Jane (Department of Electrical and Computer Engineering, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada) ,  Chen Zhikui (Key Laboratory for Ubiquitous Network and Service Software of Liaoning Province, School of Software Technology, Dalian University of Technology, Dalian, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5602112.1-12  発行年： 2022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： 自然画像と比較して,衛星センサ/聴覚カメラによって収集した空中画像は,はるかに大きな視野を提供でき,しばしば関心の複数のオブジェクト(多重ラベル)を含む。既存のマルチラベル空中画像分類方法のいくつかの限界がある。最初に,ラベル相関を以前のMAIC作業でしばしば無視し,従ってマルチラベル分類器は自己適応できなかった。第二に,空中画像のための既存のマルチラベルデータセットは,固定ラベルを有する限られた画像だけをカバーする。したがって,ラベルの根底にある意味的相関は,完全には含まれないが,そのような相関情報は,人間による一般的知識として暗黙的に使われる。これらの懸念に取り組むために,空中画像のための新しいマルチラベル分類法を提案した。この寄与は2倍である。最初に,最初の試みとして,ラベル相関を,特定のデータセットと概念Net(一般的意味のための一般的な知識グラフ)の両方から推論する。第2に,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づいて,著者らは,多重ラベル概念グラフ(ML-CG)と名付けた新しいエンドツーエンド空中画像分類モデルを提案した。ML-CGは,ラベル集合と概念Netの両方から意味的相関を記述する概念グラフを構築する。また,画像ラベルの意味情報をよりよく抽出するために,GNNにおける意味的注意とラベル注意の両方を組み込んだ。最先端の方法と比較して,提案した方法の有効性を,通常使用されるUCMデータセットと,最近提案された高い画像分解能を有するDFC15データセットの両方で実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  聴覚 ,  *多重化 ,  エンドツーエンド方式 ,  センサ ,  有効性
準シソーラス用語： 分類法 ,  自己適応 ,  *画像分類 ,  自然画像 ,  意味情報 ,  *空中画像 ,  マルチラベル分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 概念 ,  注意 ,  グラフニューラルネットワーク ,  マルチ ,  ラベル ,  空中画像 ,  分類