論文の概要: SpACNN-LDVAE: Spatial Attention Convolutional Latent Dirichlet Variational Autoencoder for Hyperspectral Pixel Unmixing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10701v1
• Date: Fri, 17 Nov 2023 18:45:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-20 13:42:39.510578
• Title: SpACNN-LDVAE: Spatial Attention Convolutional Latent Dirichlet Variational Autoencoder for Hyperspectral Pixel Unmixing
• Title（参考訳）: SpACNN-LDVAE:Hyperspectral Pixel Unmixingのための空間アテンション畳み込み遅延ディリクレ変分オートエンコーダ
• Authors: Soham Chitnis, Kiran Mantripragada, Faisal Z. Qureshi
• Abstract要約: 空間的注意を伴う等方性CNNエンコーダを提案し,超スペクトルアンミックス問題の解法を提案する。 我々は,Samson,Hydice Urban,Cuprite,OnTech-HSI-Syn-21データセットについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0257616108612373
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The Hyperspectral Unxming problem is to find the pure spectral signal of the underlying materials (endmembers) and their proportions (abundances). The proposed method builds upon the recently proposed method, Latent Dirichlet Variational Autoencoder (LDVAE). It assumes that abundances can be encoded as Dirichlet Distributions while mixed pixels and endmembers are represented by Multivariate Normal Distributions. However, LDVAE does not leverage spatial information present in an HSI; we propose an Isotropic CNN encoder with spatial attention to solve the hyperspectral unmixing problem. We evaluated our model on Samson, Hydice Urban, Cuprite, and OnTech-HSI-Syn-21 datasets. Our model also leverages the transfer learning paradigm for Cuprite Dataset, where we train the model on synthetic data and evaluate it on real-world data. We are able to observe the improvement in the results for the endmember extraction and abundance estimation by incorporating the spatial information. Code can be found at https://github.com/faisalqureshi/cnn-ldvae
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトルアンキミング問題(hyperspectral unxming problem)は、基礎となる物質(エンドメンバー)とその比率(冗長性)の純粋なスペクトル信号を見つけることである。 提案手法は,最近提案されたLatent Dirichlet Variational Autoencoder (LDVAE)に基づく。 これは存在量をディリクレ分布として符号化できると仮定し、混合ピクセルとエンドメンバーは多変量正規分布として表現される。 しかし, ldvae は hsi に存在する空間情報を活用せず, 超スペクトルアンミックス問題を解くために空間的に注目される等方性 cnn エンコーダを提案する。 我々は,Samson,Hydice Urban,Cuprite,OnTech-HSI-Syn-21データセットについて検討した。 また,本モデルでは,Cuprite Datasetの転送学習パラダイムを活用し,合成データを用いてモデルをトレーニングし,実世界のデータで評価する。 我々は,空間情報を組み込むことで,エンドメンバー抽出と存在量推定の結果の改善を観察することができる。 コードはhttps://github.com/faisalqureshi/cnn-ldvaeにある。

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