JigsawHSI: a network for Hyperspectral Image classification

要約

本論文では、Inceptionをベースに地球科学的分析用に改良された畳み込みニューラルネットワーク（CNN）であるJigsawHSIの、Indian Pines、Pavia University、Salinasのハイパースペクトル画像データセットにおける分類性能について記述する。このネットワークは、2D-CNNに続くスペクトル-空間3D-CNNであるHybridSNと比較され、これらのデータセットで最先端の結果を達成した。この短い記事では、JigsawHSIが3つのケースすべてにおいてHybridSNの性能に匹敵するか、それを上回ることができることを証明しています。さらに、コードとツールキットを公開します。

要約(オリジナル)

This article describes the performance of JigsawHSI,a convolutional neural network (CNN) based on Inception but tailored for geoscientific analyses, on classification with the Indian Pines, Pavia University and Salinas hyperspectral image data sets. The network is compared against HybridSN, a spectral-spatial 3D-CNN followed by 2D-CNN that achieves state-of-the-art results in the datasets. This short article proves that JigsawHSI is able to meet or exceed HybridSN performance in all three cases. Additionally, the code and toolkit are made available.

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