論文の概要: Transformers in Remote Sensing: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01206v1
• Date: Fri, 2 Sep 2022 17:57:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-05 12:40:20.340483
• Title: Transformers in Remote Sensing: A Survey
• Title（参考訳）: リモートセンシングにおけるトランスフォーマー:調査
• Authors: Abdulaziz Amer Aleissaee, Amandeep Kumar, Rao Muhammad Anwer, Salman Khan, Hisham Cholakkal, Gui-Song Xia and Fahad Shahbaz khan
• Abstract要約: 我々は、リモートセンシングにおけるトランスフォーマーに基づく進化の体系的レビューを初めて行った。 本調査では,60以上の変圧器を用いたリモートセンシング手法について検討した。 リモートセンシングにおけるトランスフォーマーの様々な課題とオープンな課題を議論し、調査を締めくくった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.95730131233424
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning-based algorithms have seen a massive popularity in different areas of remote sensing image analysis over the past decade. Recently, transformers-based architectures, originally introduced in natural language processing, have pervaded computer vision field where the self-attention mechanism has been utilized as a replacement to the popular convolution operator for capturing long-range dependencies. Inspired by recent advances in computer vision, remote sensing community has also witnessed an increased exploration of vision transformers for a diverse set of tasks. Although a number of surveys have focused on transformers in computer vision in general, to the best of our knowledge we are the first to present a systematic review of recent advances based on transformers in remote sensing. Our survey covers more than 60 recent transformers-based methods for different remote sensing problems in sub-areas of remote sensing: very high-resolution (VHR), hyperspectral (HSI) and synthetic aperture radar (SAR) imagery. We conclude the survey by discussing different challenges and open issues of transformers in remote sensing. Additionally, we intend to frequently update and maintain the latest transformers in remote sensing papers with their respective code at: https://github.com/VIROBO-15/Transformer-in-Remote-Sensing
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づくアルゴリズムは、過去10年間にリモートセンシング画像分析の様々な分野で大きな人気を集めてきた。 近年、自然言語処理で導入されたトランスフォーマーベースのアーキテクチャは、長距離依存を捉えるための一般的な畳み込み演算子の代替としてセルフアテンション機構が使用されているコンピュータビジョン分野に浸透している。 近年のコンピュータビジョンの進歩に触発されて、リモートセンシングコミュニティは様々なタスクのための視覚トランスフォーマーの探索も増えている。 コンピュータビジョン全般におけるトランスフォーマーに焦点を当てた調査は数多く行われているが、私たちの知る限り、リモートセンシングにおけるトランスフォーマーに基づく最近の進歩の体系的なレビューを最初に行った。 超高分解能(VHR)、ハイパースペクトル(HSI)、合成開口レーダ(SAR)画像など、リモートセンシングのサブ領域における異なるリモートセンシング問題に対する60以上のトランスフォーマーベースの手法について調査した。 リモートセンシングにおけるトランスフォーマーの様々な課題とオープンな課題を議論し、調査を締めくくった。 さらに、私たちはリモートセンシング論文の最新のトランスフォーマーを、それぞれのコードで頻繁に更新し、維持するつもりです。

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