論文の概要: Traditional to Transformers: A Survey on Current Trends and Future Prospects for Hyperspectral Image Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14955v1
- Date: Tue, 23 Apr 2024 12:00:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-24 14:21:26.291777
- Title: Traditional to Transformers: A Survey on Current Trends and Future Prospects for Hyperspectral Image Classification
- Title（参考訳）: 変圧器の伝統 : ハイパースペクトル画像分類の現状と今後の展望
- Authors: Muhammad Ahmad, Salvatore Distifano, Manuel Mazzara, Adil Mehmood Khan,
- Abstract要約: 本調査は、ハイパースペクトル画像分類における現在の動向と今後の展望を概観する。
我々は、ハイパースペクトル画像分類のためのディープラーニングにおける重要な概念、方法論、そして最先端のアプローチについてレビューする。
この分野でのトランスフォーマーモデルの可能性について議論し、これらのアプローチに関連する利点と課題を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.296938749710472
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hyperspectral image classification is a challenging task due to the high dimensionality and complex nature of hyperspectral data. In recent years, deep learning techniques have emerged as powerful tools for addressing these challenges. This survey provides a comprehensive overview of the current trends and future prospects in hyperspectral image classification, focusing on the advancements from deep learning models to the emerging use of transformers. We review the key concepts, methodologies, and state-of-the-art approaches in deep learning for hyperspectral image classification. Additionally, we discuss the potential of transformer-based models in this field and highlight the advantages and challenges associated with these approaches. Comprehensive experimental results have been undertaken using three Hyperspectral datasets to verify the efficacy of various conventional deep-learning models and Transformers. Finally, we outline future research directions and potential applications that can further enhance the accuracy and efficiency of hyperspectral image classification. The Source code is available at https://github.com/mahmad00/Conventional-to-Transformer-for-Hyperspectral-Image-Classification-Surve y-2024.
- Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像分類は、ハイパースペクトルデータの高次元性と複雑な性質のために難しい課題である。
近年,これらの課題に対処するための強力なツールとして,ディープラーニング技術が登場している。
このサーベイは、ディープラーニングモデルからトランスフォーマーの新たな利用への進歩に焦点を当て、ハイパースペクトル画像分類における現在のトレンドと今後の展望を包括的に概観する。
我々は、ハイパースペクトル画像分類のためのディープラーニングにおける重要な概念、方法論、そして最先端のアプローチについてレビューする。
さらに、この分野でのトランスフォーマーモデルの可能性について議論し、これらのアプローチにかかわる利点と課題を強調した。
3つのハイパースペクトルデータセットを用いて、様々な従来のディープラーニングモデルとトランスフォーマーの有効性を検証した。
最後に、ハイパースペクトル画像分類の精度と効率をさらに向上させる研究の方向性と応用の可能性について概説する。
ソースコードはhttps://github.com/mahmad00/Conventional-to-Transformer-for-Hyperspectral-Image-Classification-Surve y-2024で公開されている。
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