Low-Latency Neural Network for Efficient Hyperspectral Image Classification
Rattachement africain : cn, de. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Hyperspectral image classification (HSIC) has been considerably improved by many lightweight and efficient networks developed to meet real-time application needs and computing resource limitations. However, theoretical floating-point operations alone are not enough to evaluate real-time quality, especially in scenarios where inference latency is highly influenced by memory access cost and hardware characteristics. To address these challenges, we create a low-latency-oriented network architecture for HSIC, which is adaptable to any dataset without requiring architectural adjustments. First, starting from a pretrained backbone network, we deploy a latency-oriented network architecture search, with search flexibility spanning multiple levels of the model, and add inference latency as a model evaluator to identify low-latency subnetwork architectures adapted to hyperspectral data. Moreover, we develop a computational efficiency model that can anticipate and evaluate the peak performance of operators that use hyperspectral input. Based on this, we introduce a split convolution approach that replaces depthwise convolution, resulting in enhanced arithmetic intensity without significant increase in latency. The networks created by implementing our strategies are both compact in structure and hardware-friendly. After testing on three different datasets, the proposed networks achieve significantly better inference speed and energy-saving ability over advanced classification networks and lightweight models, while maintaining an equivalent or even better classification performance.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Low-Latency Neural Network for Efficient Hyperspectral Image Classification
- Date Crossref
- 01/01/2025
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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National University of Defense Technology Tianjin Institute of Advanced Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Tianjin University of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Tianjin Institute of Advanced Technology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Technische Universität Berlin pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Hunan University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Northeastern University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Computer Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Electronic Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Electrical Engineering and Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Robotics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Information Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Tianjin Institute of Advanced Technology — National University of Defense Technology, Tianjin University of Technology et Tianjin Institute of Advanced Technology, avec 8 autres affiliations.
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