Ship Detection for Satellite Images based on Classifier Transfer Learning Combined with Feature Transfer Learning
Notice bibliographique
Résumé
Transfer learning (TL) is a powerful tool to transfer deep learning models from a large source dataset to a small target dataset, but the upper-layers of deep learning models are less transferable for lacking universality and possessing specificity to certain tasks.Most researches have focused on feature-oriented transfer learning base on the feature space, however, both the classifieroriented transfer learning and the label space haven't been considered.Faced with these issues, a generalized classifier-oriented transfer learning, termed as classifier-TL, is proposed in this paper, which investigates the correlation between source label space and target label space to transfer and refine the generalized classifier.More specifically, for a given task, a label space descriptor is proposed to depict the label space, and a label space similarity is introduced to measure the correlation between source label space and target label space.Then, the target label space is focused through the proposed label driven posteriori optimization, trying to exploit similar label spaces of the closest category.In this procedure, the classifier can be refined from a set of generalized classifiers to a specific classifier.Furthermore, this classifier-TL can be combined with the traditional feature-oriented transfer learning, to form an integrative secondary transfer learning, for further boosting the performance of transfer learning.Experimental results for the task of ship detection, have demonstrated the effectiveness of our proposed method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».