論文の概要: Entropic Descent Archetypal Analysis for Blind Hyperspectral Unmixing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11002v2
• Date: Mon, 26 Sep 2022 12:38:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 11:21:36.255348
• Title: Entropic Descent Archetypal Analysis for Blind Hyperspectral Unmixing
• Title（参考訳）: ブラインドハイパースペクトルアンミキシングのためのエントロピー的Descent Archetypal解析
• Authors: Alexandre Zouaoui (1), Gedeon Muhawenayo (1), Behnood Rasti (2), Jocelyn Chanussot (1) and Julien Mairal (1) ((1) Thoth, Inria, UGA, CNRS, Grenoble INP, LJK, (2) HZDR)
• Abstract要約: 我々は、ブラインド・ハイパースペクトル・アンミックスのためのアーチティパル解析に基づく新しいアルゴリズムを提案する。 6つの標準実データセットを用いて、我々の手法は最先端の行列分解や最近のディープラーニング手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.82374977939355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a new algorithm based on archetypal analysis for blind hyperspectral unmixing, assuming linear mixing of endmembers. Archetypal analysis is a natural formulation for this task. This method does not require the presence of pure pixels (i.e., pixels containing a single material) but instead represents endmembers as convex combinations of a few pixels present in the original hyperspectral image. Our approach leverages an entropic gradient descent strategy, which (i) provides better solutions for hyperspectral unmixing than traditional archetypal analysis algorithms, and (ii) leads to efficient GPU implementations. Since running a single instance of our algorithm is fast, we also propose an ensembling mechanism along with an appropriate model selection procedure that make our method robust to hyper-parameter choices while keeping the computational complexity reasonable. By using six standard real datasets, we show that our approach outperforms state-of-the-art matrix factorization and recent deep learning methods. We also provide an open-source PyTorch implementation: https://github.com/inria-thoth/EDAA.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 終端部材の線形混合を前提とした, ブラインドハイパースペクトルアンミキシングのためのアーチティパル解析に基づく新しいアルゴリズムを提案する。 原型分析はこのタスクの自然な定式化である。 この方法は純粋なピクセル(すなわち1つの材料を含むピクセル)の存在を必要とせず、代わりに、元のハイパースペクトル画像に存在するいくつかのピクセルの凸結合としてエンドメンバーを表現する。 我々のアプローチはエントロピー勾配降下戦略を利用する。 (i)従来の古型分析アルゴリズムよりも高スペクトルアンミキシングのより良い解を提供し、 (ii)効率的なgpu実装につながる。 アルゴリズムの単一インスタンスの実行は高速であるため,計算複雑性を合理的に保ちつつ,ハイパーパラメータ選択にロバストな手法を実現する適切なモデル選択手順とともに,センシング機構を提案する。 6つの標準実データセットを用いて、我々の手法は最先端の行列分解や最近のディープラーニング手法よりも優れていることを示す。 また、オープンソースのPyTorch実装も提供しています。

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