論文の概要: Diffusion Models Meet Remote Sensing: Principles, Methods, and Perspectives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08926v3
- Date: Tue, 12 Nov 2024 01:16:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-13 13:17:04.544208
- Title: Diffusion Models Meet Remote Sensing: Principles, Methods, and Perspectives
- Title（参考訳）: リモートセンシングと拡散モデル:原則,方法,展望
- Authors: Yidan Liu, Jun Yue, Shaobo Xia, Pedram Ghamisi, Weiying Xie, Leyuan Fang,
- Abstract要約: リモートセンシングコミュニティは、拡散モデルの強力な能力に気づき、画像を処理するための様々なタスクに素早く適用した。
本稿ではまず拡散モデルの理論的背景を紹介し、その後、RSにおける拡散モデルの適用を体系的にレビューする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.988082404978194
- License:
- Abstract: As a newly emerging advance in deep generative models, diffusion models have achieved state-of-the-art results in many fields, including computer vision, natural language processing, and molecule design. The remote sensing (RS) community has also noticed the powerful ability of diffusion models and quickly applied them to a variety of tasks for image processing. Given the rapid increase in research on diffusion models in the field of RS, it is necessary to conduct a comprehensive review of existing diffusion model-based RS papers, to help researchers recognize the potential of diffusion models and provide some directions for further exploration. Specifically, this article first introduces the theoretical background of diffusion models, and then systematically reviews the applications of diffusion models in RS, including image generation, enhancement, and interpretation. Finally, the limitations of existing RS diffusion models and worthy research directions for further exploration are discussed and summarized.
- Abstract（参考訳）: 深層生成モデルの新たな進歩として、拡散モデルはコンピュータビジョン、自然言語処理、分子設計を含む多くの分野において最先端の結果を得た。
リモートセンシング(RS)コミュニティはまた、拡散モデルの強力な能力に気づき、画像を処理するための様々なタスクに素早く適用した。
RS分野における拡散モデルの研究の急速な増加を踏まえ、既存の拡散モデルに基づくRS論文の総合的なレビューを行い、拡散モデルの可能性を認識し、さらなる探究の道筋を提供する必要がある。
具体的には、まず拡散モデルの理論的背景を紹介し、次いで画像生成、強調、解釈を含むRSにおける拡散モデルの適用を体系的にレビューする。
最後に、既存のRS拡散モデルの限界とさらなる探査にふさわしい研究の方向性について論じ、要約する。
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