論文の概要: A Survey of Graph and Attention Based Hyperspectral Image Classification
Methods for Remote Sensing Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09994v1
- Date: Mon, 16 Oct 2023 00:42:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-17 16:58:08.135993
- Title: A Survey of Graph and Attention Based Hyperspectral Image Classification
Methods for Remote Sensing Data
- Title（参考訳）: リモートセンシングデータのためのグラフと注意に基づくハイパースペクトル画像分類法の検討
- Authors: Aryan Vats, Manan Suri
- Abstract要約: ハイパースペクトルイメージング(HSI)の分類におけるディープラーニング技術の利用は急速に増加している。
最近の手法では、グラフ畳み込みネットワークの利用と、予測にノード機能を使用するユニークな機能についても検討されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1901440366375855
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The use of Deep Learning techniques for classification in Hyperspectral
Imaging (HSI) is rapidly growing and achieving improved performances. Due to
the nature of the data captured by sensors that produce HSI images, a common
issue is the dimensionality of the bands that may or may not contribute to the
label class distinction. Due to the widespread nature of class labels,
Principal Component Analysis is a common method used for reducing the
dimensionality. However,there may exist methods that incorporate all bands of
the Hyperspectral image with the help of the Attention mechanism. Furthermore,
to yield better spectral spatial feature extraction, recent methods have also
explored the usage of Graph Convolution Networks and their unique ability to
use node features in prediction, which is akin to the pixel spectral makeup. In
this survey we present a comprehensive summary of Graph based and Attention
based methods to perform Hyperspectral Image Classification for remote sensing
and aerial HSI images. We also summarize relevant datasets on which these
techniques have been evaluated and benchmark the processing techniques.
- Abstract（参考訳）: ハイパースペクトルイメージング(hsi)の分類におけるディープラーニング技術の利用は急速に成長し、パフォーマンスが向上している。
HSI画像を生成するセンサーが捉えたデータの性質のため、一般的な問題はバンドの次元性であり、ラベルの分類に寄与するかもしれないし、寄与しないかもしれない。
クラスラベルの広範な性質のため、主成分分析は次元の減少に使用される一般的な手法である。
しかし、ハイパースペクトル画像のすべてのバンドをアテンション機構の助けを借りて組み込む方法が存在するかもしれない。
さらに、より優れたスペクトル空間特徴抽出を実現するために、近年の手法では、グラフ畳み込みネットワークの利用と、ピクセルのスペクトル構成に類似した予測にノード特徴を使用するユニークな能力についても検討されている。
本稿では,リモートセンシングおよび空中HSI画像のためのハイパースペクトル画像分類を行うためのグラフベースおよび注意ベース手法の総合的な概要を示す。
また,これらの手法が評価された関連データセットを要約し,処理手法のベンチマークを行った。
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