論文の概要: SpectralZoom: Efficient Segmentation with an Adaptive Hyperspectral Camera

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04287v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 17:33:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 13:40:27.605453
• Title: SpectralZoom: Efficient Segmentation with an Adaptive Hyperspectral Camera
• Title（参考訳）: SpectralZoom: 適応型ハイパースペクトルカメラによる効率的なセグメンテーション
• Authors: Jackson Arnold, Sophia Rossi, Chloe Petrosino, Ethan Mitchell, Sanjeev J. Koppal,
• Abstract要約: 得られたデータフットプリントとハイパースペクトルセグメンテーションの計算負荷を緩和するビジョントランスフォーマー(ViT)アルゴリズムを提案する。 我々のカメラは、高スペクトル立方体全体を1つの高解像度でキャプチャする代わりに、異なる解像度で画像領域やパッチを適応的にサンプリングすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0175628677371935
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hyperspectral image segmentation is crucial for many fields such as agriculture, remote sensing, biomedical imaging, battlefield sensing and astronomy. However, the challenge of hyper and multi spectral imaging is its large data footprint. We propose both a novel camera design and a vision transformer-based (ViT) algorithm that alleviate both the captured data footprint and the computational load for hyperspectral segmentation. Our camera is able to adaptively sample image regions or patches at different resolutions, instead of capturing the entire hyperspectral cube at one high resolution. Our segmentation algorithm works in concert with the camera, applying ViT-based segmentation only to adaptively selected patches. We show results both in simulation and on a real hardware platform demonstrating both accurate segmentation results and reduced computational burden.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像のセグメンテーションは農業、リモートセンシング、バイオメディカルイメージング、戦場センシング、天文学など多くの分野において重要である。 しかし、ハイパースペクトルとマルチスペクトルイメージングの課題は、その大きなデータフットプリントである。 本稿では,撮影データフットプリントとハイパースペクトルセグメンテーションの計算負荷を緩和する,新しいカメラ設計とビジョントランスフォーマー(ViT)アルゴリズムを提案する。 我々のカメラは、高スペクトル立方体全体を1つの高解像度でキャプチャする代わりに、異なる解像度で画像領域やパッチを適応的にサンプリングすることができる。 我々のセグメンテーションアルゴリズムはカメラと連携して動作し、ViTベースのセグメンテーションを適応的に選択されたパッチにのみ適用する。 シミュレーションおよび実ハードウェアプラットフォーム上では,精度の高いセグメンテーション結果と計算負荷の低減の両方を示す。

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