論文の概要: DiffSpectralNet : Unveiling the Potential of Diffusion Models for Hyperspectral Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12441v1
• Date: Sun, 29 Oct 2023 15:26:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 13:11:44.243330
• Title: DiffSpectralNet : Unveiling the Potential of Diffusion Models for Hyperspectral Image Classification
• Title（参考訳）: DiffSpectralNet : ハイパースペクトル画像分類のための拡散モデルの可能性
• Authors: Neetu Sigger, Tuan Thanh Nguyen, Gianluca Tozzi, Quoc-Tuan Vien, Sinh Van Nguyen
• Abstract要約: 我々は拡散と変圧器技術を組み合わせたDiffSpectralNetと呼ばれる新しいネットワークを提案する。 まず,拡散モデルに基づく教師なし学習フレームワークを用いて,高レベル・低レベルのスペクトル空間的特徴を抽出する。 この拡散法はスペクトル空間の特徴を多様かつ有意義に抽出し,HSI分類の改善につながる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.521187080027966
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Hyperspectral images (HSI) have become popular for analysing remotely sensed images in multiple domain like agriculture, medical. However, existing models struggle with complex relationships and characteristics of spectral-spatial data due to the multi-band nature and data redundancy of hyperspectral data. To address this limitation, we propose a new network called DiffSpectralNet, which combines diffusion and transformer techniques. Our approach involves a two-step process. First, we use an unsupervised learning framework based on the diffusion model to extract both high-level and low-level spectral-spatial features. The diffusion method is capable of extracting diverse and meaningful spectral-spatial features, leading to improvement in HSI classification. Then, we employ a pretrained denoising U-Net to extract intermediate hierarchical features for classification. Finally, we use a supervised transformer-based classifier to perform the HSI classification. Through comprehensive experiments on HSI datasets, we evaluate the classification performance of DiffSpectralNet. The results demonstrate that our framework significantly outperforms existing approaches, achieving state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像 (hsi) は農業や医療など多分野のリモートセンシング画像の解析に人気がある。 しかし,既存のモデルではマルチバンド特性とハイパースペクトルデータのデータの冗長性のため,スペクトル空間データの複雑な関係や特性に苦慮している。 この制限に対処するため,拡散と変圧器技術を組み合わせたDiffSpectralNetという新しいネットワークを提案する。 我々のアプローチは2段階のプロセスを伴う。 まず,拡散モデルに基づく教師なし学習フレームワークを用いて,高レベルおよび低レベルのスペクトル空間特徴を抽出する。 拡散法は多種多様なスペクトル空間的特徴を抽出し,HSI分類の改善につながる。 次に,事前学習したU-Netを用いて中間階層的特徴を抽出する。 最後に,教師付き変圧器に基づく分類器を用いてhsi分類を行う。 hsiデータセットの包括的実験を通じてdiffspectralnetの分類性能を評価する。 その結果、我々のフレームワークは既存のアプローチを著しく上回り、最先端のパフォーマンスを実現しています。

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