論文の概要: A Comprehensive Survey for Hyperspectral Image Classification: The Evolution from Conventional to Transformers and Mamba Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14955v4
• Date: Thu, 14 Nov 2024 07:37:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:22:11.237283
• Title: A Comprehensive Survey for Hyperspectral Image Classification: The Evolution from Conventional to Transformers and Mamba Models
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像分類に関する包括的調査 : 従来型から変圧器・マンバモデルへの進化
• Authors: Muhammad Ahmad, Salvatore Distifano, Adil Mehmood Khan, Manuel Mazzara, Chenyu Li, Hao Li, Jagannath Aryal, Yao Ding, Gemine Vivone, Danfeng Hong,
• Abstract要約: ハイパースペクトル画像分類(HSC)は、HSデータの高次元性と複雑な性質のため、重要な課題を提示する。 ディープラーニング(DL)技術は、これらの課題に対処するための堅牢なソリューションとして現れています。 我々は,HSCのためのDLにおける重要な概念,方法論,および最先端のアプローチを体系的に検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.18873183963132
• License:
• Abstract: Hyperspectral Image Classification (HSC) presents significant challenges owing to the high dimensionality and intricate nature of Hyperspectral (HS) data. While traditional Machine Learning (TML) approaches have demonstrated effectiveness, they often encounter substantial obstacles in real-world applications, including the variability of optimal feature sets, subjectivity in human-driven design, inherent biases, and methodological limitations. Specifically, TML suffers from the curse of dimensionality, difficulties in feature selection and extraction, insufficient consideration of spatial information, limited robustness against noise, scalability issues, and inadequate adaptability to complex data distributions. In recent years, Deep Learning (DL) techniques have emerged as robust solutions to address these challenges. This survey offers a comprehensive overview of current trends and future prospects in HSC, emphasizing advancements from DL models to the increasing adoption of Transformer and Mamba Model architectures. We systematically review key concepts, methodologies, and state-of-the-art approaches in DL for HSC. Furthermore, we investigate the potential of Transformer-based models and the Mamba Model in HSC, detailing their advantages and challenges. Emerging trends in HSC are explored, including in-depth discussions on Explainable AI and Interoperability concepts, alongside Diffusion Models for image denoising, feature extraction, and image fusion. Comprehensive experimental results were conducted on three HS datasets to substantiate the efficacy of various conventional DL models and Transformers. Additionally, we identify several open challenges and pertinent research questions in the field of HSC. Finally, we outline future research directions and potential applications aimed at enhancing the accuracy and efficiency of HSC.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像分類(HSC)は、ハイパースペクトル(HS)データの高次元性および複雑な性質のために重要な課題を提示する。 従来の機械学習(TML)アプローチは有効性を示しているが、最適な特徴セットの可変性、人間駆動設計の主観性、固有のバイアス、方法論的な制限など、現実のアプリケーションではかなりの障害に遭遇することが多い。 具体的には、TMLは、次元の呪い、特徴の選択と抽出の難しさ、空間情報の不十分な考慮、ノイズに対する頑健さの制限、スケーラビリティの問題、複雑なデータ分布への不適切な適応性に悩まされている。 近年,これらの課題に対処する堅牢なソリューションとして,ディープラーニング(DL)技術が登場している。 このサーベイは、DLモデルからTransformerとMamba Modelアーキテクチャの採用拡大への進歩を強調し、HSCの現在のトレンドと今後の展望を包括的に概説する。 我々は,HSCのためのDLにおける重要な概念,方法論,および最先端のアプローチを体系的に検討した。 さらに,HSCにおけるトランスフォーマーモデルとマンバモデルの可能性について検討し,その利点と課題を詳述する。 HSCの新たなトレンドとして、説明可能なAIとインターオペラビリティの概念に関する詳細な議論、画像の認識、特徴抽出、画像の融合に関する拡散モデルなどが紹介されている。 3つのHSデータセットを用いて,従来のDLモデルとトランスフォーマーの有効性を検証した。 さらに,HSC分野におけるいくつかのオープン課題と関連する研究課題を明らかにした。 最後に,HSCの精度と効率の向上を目的とした今後の研究の方向性と可能性について概説する。

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