Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hyperspectral Benchmark: Bridging the Gap between HSI Applications through Comprehensive Dataset and Pretraining

論文の概要: Hyperspectral Benchmark: Bridging the Gap between HSI Applications through Comprehensive Dataset and Pretraining

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11122v1
Date: Wed, 20 Sep 2023 08:08:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-21 17:04:49.443637
Title: Hyperspectral Benchmark: Bridging the Gap between HSI Applications through Comprehensive Dataset and Pretraining
Title（参考訳）: Hyperspectral Benchmark: 包括的なデータセットと事前トレーニングを通じて、HSIアプリケーション間のギャップを埋める
Authors: Hannah Frank, Leon Amadeus Varga and Andreas Zell
Abstract要約: ハイパースペクトルイメージング (HSI) は、様々な応用の非破壊空間分光技術として機能する。繰り返し発生する課題は、ターゲットデータセットの限られたサイズであり、徹底的なアーキテクチャ検索を妨げる。本研究は、3つの顕著な異なるHSIアプリケーションを含む革新的なベンチマークデータセットを紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.935879491267634
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Hyperspectral Imaging (HSI) serves as a non-destructive spatial spectroscopy technique with a multitude of potential applications. However, a recurring challenge lies in the limited size of the target datasets, impeding exhaustive architecture search. Consequently, when venturing into novel applications, reliance on established methodologies becomes commonplace, in the hope that they exhibit favorable generalization characteristics. Regrettably, this optimism is often unfounded due to the fine-tuned nature of models tailored to specific HSI contexts. To address this predicament, this study introduces an innovative benchmark dataset encompassing three markedly distinct HSI applications: food inspection, remote sensing, and recycling. This comprehensive dataset affords a finer assessment of hyperspectral model capabilities. Moreover, this benchmark facilitates an incisive examination of prevailing state-of-the-art techniques, consequently fostering the evolution of superior methodologies. Furthermore, the enhanced diversity inherent in the benchmark dataset underpins the establishment of a pretraining pipeline for HSI. This pretraining regimen serves to enhance the stability of training processes for larger models. Additionally, a procedural framework is delineated, offering insights into the handling of applications afflicted by limited target dataset sizes.
Abstract（参考訳）: ハイパースペクトルイメージング (HSI) は、様々な応用の非破壊空間分光技術として機能する。しかし、繰り返し発生する課題は、ターゲットデータセットの限られたサイズであり、徹底的なアーキテクチャ探索を妨げる。したがって、新規な応用に目を向けると、確立された方法論への依存が一般的になり、それらが良好な一般化特性を示すことを期待している。この楽観主義は、特定のHSIコンテキストに合わせて調整されたモデルの微調整の性質のため、しばしば根拠がない。本研究は, 食品検査, リモートセンシング, リサイクルの3つの明らかに異なるHSIアプリケーションを含む, 革新的なベンチマークデータセットを提案する。この包括的なデータセットは、ハイパースペクトルモデル機能のより詳細な評価を提供する。さらに,このベンチマークにより,最先端技術に対する精密な検証が促進され,優れた方法論の進化が促進される。さらに、ベンチマークデータセットに固有の多様性の向上は、HSIのための事前トレーニングパイプラインの確立を支えている。この事前訓練は、より大きなモデルのトレーニングプロセスの安定性を高めるのに役立つ。さらに、プロシージャフレームワークがデライン化され、限られたターゲットデータセットサイズによるアプリケーションの処理に関する洞察を提供する。

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