双分支遥感影像多标签重平衡权重分类方法

蔺智鹏; 李铸洪; 刘舟; 沈未名

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双分支遥感影像多标签重平衡权重分类方法

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针对遥感影像多标签分类中类别标签频次存在长尾分布,导致深度学习网络无法充分学习尾部类别特征的问题,提出了一种双分支遥感影像多标签重平衡权重分类方法。首先,通过利用数据集标签频次的统计特性,重新对二进制交叉熵(BCE)损失函数中各个类别的权重进行设计,从而达到在卷积神经网络训练过程中重视尾部类别的目的。然后,使用一个双分支结构对修改后的模型和原模型进行集成,两个分支分别关注头部类和尾部类,提高整体的识别效果。最后,为了更好地验证算法的有效性,构建了一个目前最大规模的基于实例的遥感影像多标签分类数据集ML-iSAID。实验结果表明,双分支重平衡权重训练方法与仅使用BCE损失函数的方法(基准方法)相比在MLUCMerced、ML-AID、ML-iSAID三个数据集中在基于类别的F1指标上分别提升了1.28个、5.40个、3.26个百分点。所提方法能够可以有效缓解长尾效应带来的归纳偏置。

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来源
《计算机应用》 |2021年第s02期|86-92|共7页
作者
蔺智鹏; 李铸洪; 刘舟; 沈未名;
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作者单位

测绘遥感信息工程国家重点实验室(武汉大学);

武汉430079;

华中科技大学软件学院;

武汉430074;

武汉大学计算机学院;

武汉430072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像处理方法;
关键词
遥感影像; 多标签分类; 长尾效应; 损失函数; 深度学习; 影像解译;

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