論文の概要: Locality-Aware Hyperspectral Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01561v1
• Date: Mon, 4 Sep 2023 12:29:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 18:41:22.065752
• Title: Locality-Aware Hyperspectral Classification
• Title（参考訳）: 局所性を考慮したハイパースペクトル分類
• Authors: Fangqin Zhou, Mert Kilickaya, Joaquin Vanschoren
• Abstract要約: 本稿では,局所情報とスペクトル情報の両方をモデル化した視覚変換器であるHyperspectral Locality-aware Image TransformEr(HyLITE)を紹介する。 提案手法は, 競合するベースラインを高いマージンで上回り, 最大10%の精度向上を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.737375836744933
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Hyperspectral image classification is gaining popularity for high-precision vision tasks in remote sensing, thanks to their ability to capture visual information available in a wide continuum of spectra. Researchers have been working on automating Hyperspectral image classification, with recent efforts leveraging Vision-Transformers. However, most research models only spectra information and lacks attention to the locality (i.e., neighboring pixels), which may be not sufficiently discriminative, resulting in performance limitations. To address this, we present three contributions: i) We introduce the Hyperspectral Locality-aware Image TransformEr (HyLITE), a vision transformer that models both local and spectral information, ii) A novel regularization function that promotes the integration of local-to-global information, and iii) Our proposed approach outperforms competing baselines by a significant margin, achieving up to 10% gains in accuracy. The trained models and the code are available at HyLITE.
• Abstract（参考訳）: 超スペクトル画像分類は、広範囲のスペクトルで利用可能な視覚情報をキャプチャする能力のおかげで、リモートセンシングにおける高精度な視覚タスクで人気が高まっている。 ハイパースペクトル画像分類の自動化に研究者が取り組んでおり、ビジョン・トランスフォーマーを活用している。 しかし、ほとんどの研究モデルでは、スペクトル情報のみを扱っており、局所性(すなわち隣接するピクセル)に注意が払われていない。 これに対処するために、私たちは3つの貢献をします。 i) 局所情報とスペクトル情報の両方をモデル化する視覚トランスであるハイライト(hyperspectral locality-aware image transformer)について紹介する。 二 地域・地域情報の統合を促進する新たな正規化機能及び 三 提案手法は、競合ベースラインをかなりのマージンで上回り、精度を最大10%向上させる。 トレーニングされたモデルとコードはHyLITEで利用可能だ。

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