論文の概要: Embedded Hyperspectral Band Selection with Adaptive Optimization for Image Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11420v2
• Date: Sun, 15 Dec 2024 15:15:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:50:41.216157
• Title: Embedded Hyperspectral Band Selection with Adaptive Optimization for Image Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 画像セマンティックセグメンテーションのための適応最適化を用いた埋め込みハイパースペクトル帯域選択
• Authors: Yaniv Zimmer, Oren Glickman,
• Abstract要約: 本稿では,組込みソリューションを提供するハイパースペクトル帯域選択の先駆的アプローチを提案する。 提案手法は,組込み高スペクトル帯域選択 (EHBS) により,事前処理を必要とせずに最適な帯域を選択することができる。 我々は2つの異なるセマンティック・セグメンテーション・ハイパースペクトル・ベンチマーク・データセットの実験を行い、精度と使いやすさの観点からそれらの優位性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The selection of hyperspectral bands plays a pivotal role in remote sensing and image analysis, with the aim of identifying the most informative spectral bands while minimizing computational overhead. This paper introduces a pioneering approach for hyperspectral band selection that offers an embedded solution, making it well-suited for resource-constrained or real-time applications. Our proposed method, embedded hyperspectral band selection (EHBS), excels in selecting the best bands without needing prior processing, seamlessly integrating with the downstream task model. This is achieved through stochastic band gates along with an approximation of the $l0$ norm on the number of selected bands as the regularization term and the integration of a dynamic optimizer, DoG, which removes the need for the required tuning of the learning rate. We conduct experiments on two distinct semantic-segmentation hyperspectral benchmark datasets, demonstrating their superiority in terms of accuracy and ease of use compared to many common and state-of-the-art methods. Furthermore, our contributions extend beyond hyperspectral band selection. Our approach's adaptability to other tasks, especially those involving grouped features, opens promising avenues for broader applications within the realm of deep learning, such as feature selection for feature groups.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル帯の選択はリモートセンシングや画像解析において重要な役割を担い、計算オーバーヘッドを最小限に抑えながら最も有用なスペクトル帯を特定することを目的としている。 本稿では,ハイパースペクトル帯選択の先駆的アプローチを導入し,リソース制約やリアルタイムアプリケーションに適した組み込みソリューションを提案する。 提案手法である組込みハイパースペクトルバンド選択(EHBS)は,前処理を必要とせず,下流タスクモデルとシームレスに統合する。 これは確率的バンドゲートと、正規化項として選択されたバンド数に対する$l0$ノルムの近似と、学習速度の必要なチューニングを不要にする動的オプティマイザ(DoG)の統合によって実現される。 我々は2つの異なるセマンティック・セグメンテーション・ハイパースペクトル・ベンチマーク・データセットの実験を行い、多くの一般的な手法や最先端手法と比較して精度と使いやすさの点でそれらの優位性を実証した。 さらに、我々の貢献は超スペクトル帯選択を超えて拡張される。 提案手法は,他のタスク,特にグループ化された機能を含むタスクへの適応性において,機能群の特徴選択など,ディープラーニング領域における幅広いアプリケーションへの有望な道を開く。

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