論文の概要: Toulouse Hyperspectral Data Set: a benchmark data set to assess semi-supervised spectral representation learning and pixel-wise classification techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08863v3
- Date: Mon, 25 Mar 2024 08:05:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-26 10:58:39.845152
- Title: Toulouse Hyperspectral Data Set: a benchmark data set to assess semi-supervised spectral representation learning and pixel-wise classification techniques
- Title（参考訳）: Toulouse Hyperspectral Data Set: 半教師付きスペクトル表現学習と画素ワイズ分類技術を評価するベンチマークデータセット
- Authors: Romain Thoreau, Laurent Risser, Véronique Achard, Béatrice Berthelot, Xavier Briottet,
- Abstract要約: 本稿では,大規模ハイパースペクトル画像に対するスペクトル表現学習と分類において重要な課題に対処するToulouse Hyperspectral Data Setについて述べる。
我々は,Masked Autoencoderを含むスペクトル表現学習のための自己指導的手法を議論し,また,総合精度85%,F1スコア77%を達成できる画素単位の分類基準を確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6384650391969042
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Airborne hyperspectral images can be used to map the land cover in large urban areas, thanks to their very high spatial and spectral resolutions on a wide spectral domain. While the spectral dimension of hyperspectral images is highly informative of the chemical composition of the land surface, the use of state-of-the-art machine learning algorithms to map the land cover has been dramatically limited by the availability of training data. To cope with the scarcity of annotations, semi-supervised and self-supervised techniques have lately raised a lot of interest in the community. Yet, the publicly available hyperspectral data sets commonly used to benchmark machine learning models are not totally suited to evaluate their generalization performances due to one or several of the following properties: a limited geographical coverage (which does not reflect the spectral diversity in metropolitan areas), a small number of land cover classes and a lack of appropriate standard train / test splits for semi-supervised and self-supervised learning. Therefore, we release in this paper the Toulouse Hyperspectral Data Set that stands out from other data sets in the above-mentioned respects in order to meet key issues in spectral representation learning and classification over large-scale hyperspectral images with very few labeled pixels. Besides, we discuss and experiment self-supervised techniques for spectral representation learning, including the Masked Autoencoder, and establish a baseline for pixel-wise classification achieving 85% overall accuracy and 77% F1 score. The Toulouse Hyperspectral Data Set and our code are publicly available at https://www.toulouse-hyperspectral-data-set.com and https://www.github.com/Romain3Ch216/tlse-experiments, respectively.
- Abstract（参考訳）: 大気中のハイパースペクトル画像は、広いスペクトル領域の非常に高い空間分解能とスペクトル分解能のおかげで、大都市部における土地被覆のマッピングに利用することができる。
超スペクトル画像のスペクトル次元は、陸面の化学組成に非常に有益であるが、最先端の機械学習アルゴリズムを用いてランドカバーをマッピングすることは、トレーニングデータの利用により劇的に制限されている。
アノテーションの不足に対処するため、半監督的かつ自己監督的手法は近年、コミュニティに多くの関心を寄せている。
しかし、機械学習モデルのベンチマークに一般的に使用されるハイパースペクトルデータセットは、地理的範囲(大都市圏のスペクトルの多様性を反映しない)の制限、少数の土地被覆クラス、セミ教師付きおよび自己教師型学習のための適切な標準列車/テストスプリットの欠如など、その一般化性能を評価するのに完全には適していない。
そこで,本論文では,スペクトル表現学習における重要な課題に対処するため,上述の点において他のデータセットから際立つToulouse Hyperspectral Data Setを公開し,画素数が少ない大規模ハイパースペクトル画像に対して,スペクトル表現学習と分類を行う。
さらに,Masked Autoencoderを含むスペクトル表現学習のための自己教師技術について検討し,全体の85%の精度と77%のF1スコアを達成できる画素単位の分類基準を確立する。
Toulouse Hyperspectral Data Setと私たちのコードは、https://www.toulouse-hyperspectral-data-set.comとhttps://www.github.com/Romain3Ch216/tlse-experimentsで公開されています。
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