論文の概要: Multi-Temporal Spatial-Spectral Comparison Network for Hyperspectral Anomalous Change Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11395v1
• Date: Mon, 23 May 2022 15:41:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-25 00:21:45.013481
• Title: Multi-Temporal Spatial-Spectral Comparison Network for Hyperspectral Anomalous Change Detection
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル異常検出のためのマルチテンポラル空間スペクトル比較ネットワーク
• Authors: Meiqi Hu, Chen Wu, Bo Du
• Abstract要約: MTC-NET(Hyperspectral Anomalous Change Detection)のためのマルチテンポラル空間スペクトル比較ネットワークの提案を行った。 モデル全体はディープ・サイムズ・ネットワークであり、コントラスト学習により高スペクトル画像からの複雑な撮像条件から生じるスペクトル差を学習することを目的としている。 Viareggio 2013データセットの実験では、提案されたMCC-NETの有効性が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.23764287942984
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hyperspectral anomalous change detection has been a challenging task for its emphasis on the dynamics of small and rare objects against the prevalent changes. In this paper, we have proposed a Multi-Temporal spatial-spectral Comparison Network for hyperspectral anomalous change detection (MTC-NET). The whole model is a deep siamese network, aiming at learning the prevalent spectral difference resulting from the complex imaging conditions from the hyperspectral images by contrastive learning. A three-dimensional spatial spectral attention module is designed to effectively extract the spatial semantic information and the key spectral differences. Then the gaps between the multi-temporal features are minimized, boosting the alignment of the semantic and spectral features and the suppression of the multi-temporal background spectral difference. The experiments on the "Viareggio 2013" datasets demonstrate the effectiveness of proposed MTC-NET.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル異常変化検出は、小さくて希少な物体の動力学的変化に重点を置いているため、難しい課題であった。 本稿では,超スペクトル異常検出のためのマルチテンポラル空間スペクトル比較ネットワーク(MTC-NET)を提案する。 モデル全体がディープシャムネットワークであり、コントラスト学習によって高スペクトル画像から複雑な撮像条件から生じるスペクトル差を学習することを目的としている。 3次元空間スペクトルアテンションモジュールは、空間意味情報と鍵スペクトル差を効果的に抽出するように設計されている。 そして、複数の時間的特徴間のギャップを最小化し、意味的特徴とスペクトル的特徴のアライメントと、多時間的背景スペクトル差の抑制を促進する。 Viareggio 2013データセットの実験では、提案されたMCC-NETの有効性が示されている。

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