Abstract-kategorisera mycket komplexa flygscener är ganska ansträngande på grund av närvaron av detaljerad information med ett stort antal distinkta objekt. Erkännande sker genom att först härleda en gemensam relation inom alla dessa särskiljande objekt, destillering slutligen till någon meningsfull kunskap som senare används för att märka scenen. Men något intressant är om all denna insamlade information verkligen är relevant för att klassificera en sådan komplex scen? Vad händer om vissa objekt bara skapar osäkerhet med avseende på målmärkningen, vilket orsakar tvetydighet i beslutsfattandet? I detta brev undersöker vi dessa frågor och analyserar vilka regioner i en flygscen som är mest relevanta och hämmar att bestämma bildetiketten exakt. Men för sådan flygscen klassificering (ASC) uppgift, anställa övervakad kunskap av experter för att kommentera dessa diskriminerande regioner är ganska kostsamt och mödosamt, särskilt när datamängden är enorm. I detta syfte föreslår vi en djupt svagt övervakad inlärningsteknik (DWSL). Vår klassifikations-tränade konvolutionella neurala nätverk lär sig att identifiera diskriminerande region lokaliseringar i en flygscen endast genom att använda bildetiketter. Med hjälp av DWSL-modellen förbättrar vi avsevärt igenkännandet av mycket komplexa scener, vilket bekräftar att extra information skapar osäkerhet i beslutsfattandet. Dessutom kan vår DWSL-metod också utnyttjas som ett nytt verktyg för konkret visualisering av de mest informativa regioner som är relevanta för att korrekt klassificera en flygscen. Slutligen ger vårt föreslagna ramverk en toppmodern prestanda för de befintliga ASC-datamängderna.
Till exempel Singh et al. REF föreslog ett svagt övervakat nätverk som kan klassificera bilden och lokalisera de mest distinkta regionerna endast när de är utbildade på klassetiketter.
Improving Recognition of Complex Aerial Scenes Using a Deep Weakly Supervised Learning Paradigm
{'venue': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'journal': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}