Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: Erstellung von Klassifikatorensystemen durch UMDA für die Klassifizierung von Luftbildszenen

Concetti Chiave

Die Arbeit schlägt einen Ansatz zur Erstellung von Ensembles von Klassifikatoren basierend auf dem Univariaten Marginalen Verteilungsalgorithmus (UMDA) für die Klassifizierung von Luftbildszenen vor. Die Ergebnisse zeigen, dass dieser Ansatz die Klassifikationsleistung im Vergleich zu einzelnen Deep-Metric-Learning-Klassifikatoren und traditionellen vortrainierten Convolutional Neural Networks (CNN) verbessern kann.

Sintesi

Die Studie untersucht den Einsatz von sechs verschiedenen Deep-Metric-Learning-Ansätzen (Contrastive, ProxyAnchor, SoftTriple, SupCon, Triplet und NNGK) in Kombination mit vier bekannten Deep-Learning-Architekturen (ResNet18, ResNet50, VGG16 und VGG19) für die Klassifizierung von Luftbildszenen.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Deep-Metric-Learning-Ansätze im Vergleich zu traditionellen vortrainierten CNNs bessere Klassifikationsergebnisse erzielen können. Allerdings hängt die Leistung der DML-Ansätze stark von der verwendeten Deep-Learning-Architektur ab.

Um die Klassifikationsleistung weiter zu verbessern, wird ein Ensemble-Ansatz basierend auf dem UMDA-Algorithmus vorgeschlagen. Dieser Ansatz wählt die am besten geeigneten Klassifikatoren aus dem Pool der DML+DLA-Kombinationen aus und kombiniert sie zu einem leistungsfähigeren Gesamtklassifikator. Die Experimente zeigen, dass der UMDA-basierte Ensemble-Ansatz die Klassifikationsgenauigkeit im Vergleich zu den besten Einzelklassifikatoren um mindestens 5,6% und im Vergleich zu den besten vortrainierten CNNs um bis zu 21,7% verbessern kann.

Statistiche

Die Klassifikationsgenauigkeit des UMDA-basierten Ensemble-Ansatzes beträgt 93,77% für den AID-Datensatz, 84,92% für den UCMerced-Datensatz und 96,73% für den RESISC45-Datensatz.
Der UMDA-Ansatz verwendet dabei nur etwa 50% der verfügbaren Klassifikatoren, um die endgültige Klassifikation durchzuführen.
Im Vergleich zu den besten Einzelklassifikatoren (DML+DLA) erreicht der UMDA-Ansatz relative Verbesserungen von 7,32%, 9,29% und 5,60% für die drei Datensätze.
Im Vergleich zu den besten vortrainierten CNNs (PT-CNN) erreicht der UMDA-Ansatz relative Verbesserungen von 9,94%, 21,87% und 7,77% für die drei Datensätze.

Citazioni

"Die Ergebnisse zeigen, dass die Deep-Metric-Learning-Ansätze im Vergleich zu traditionellen vortrainierten CNNs bessere Klassifikationsergebnisse erzielen können."
"Der UMDA-basierte Ensemble-Ansatz kann die Klassifikationsgenauigkeit im Vergleich zu den besten Einzelklassifikatoren um mindestens 5,6% und im Vergleich zu den besten vortrainierten CNNs um bis zu 21,7% verbessern."

Approfondimenti chiave tratti da

Creating Ensembles of Classifiers through UMDA for Aerial Scene Classification

by Fabi... alle arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2303.11389.pdf

Domande più approfondite

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Die Erkenntnisse aus dieser Studie können zur Entwicklung von Methoden zur automatischen Auswahl und Kombination geeigneter Klassifikatoren für spezifische Anwendungsszenarien wesentlich beitragen. Indem die Leistung verschiedener DML-Ansätze und DLAs in Bezug auf die Klassifikation von Bildern analysiert wird, können automatisierte Auswahlalgorithmen entwickelt werden, die die besten Kombinationen für bestimmte Anwendungsfälle identifizieren. Diese Algorithmen könnten auf Basis von Merkmalen wie Genauigkeit, Diversität und Robustheit die optimalen Klassifikatoren auswählen und sie durch den UMDA-basierten Ensemble-Ansatz kombinieren. Auf diese Weise können automatisierte Systeme zur Bildklassifizierung entwickelt werden, die die bestmögliche Leistung in verschiedenen Szenarien erzielen.