論文の概要: HyperSIGMA: Hyperspectral Intelligence Comprehension Foundation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11519v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 13:22:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 14:42:04.957611
• Title: HyperSIGMA: Hyperspectral Intelligence Comprehension Foundation Model
• Title（参考訳）: HyperSIGMA: Hyperspectral Intelligence Comprehension Foundation Model
• Authors: Di Wang, Meiqi Hu, Yao Jin, Yuchun Miao, Jiaqi Yang, Yichu Xu, Xiaolei Qin, Jiaqi Ma, Lingyu Sun, Chenxing Li, Chuan Fu, Hongruixuan Chen, Chengxi Han, Naoto Yokoya, Jing Zhang, Minqiang Xu, Lin Liu, Lefei Zhang, Chen Wu, Bo Du, Dacheng Tao, Liangpei Zhang,
• Abstract要約: Hyper SIGMAは、HSI解釈のためのビジョントランスフォーマーベースの基礎モデルである。 特別に設計されたスペクトル拡張モジュールを使用して、空間的特徴とスペクトル的特徴を統合する。 スケーラビリティ、堅牢性、クロスモーダル転送能力、実世界の適用性において大きなメリットがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.13261547704444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Foundation models (FMs) are revolutionizing the analysis and understanding of remote sensing (RS) scenes, including aerial RGB, multispectral, and SAR images. However, hyperspectral images (HSIs), which are rich in spectral information, have not seen much application of FMs, with existing methods often restricted to specific tasks and lacking generality. To fill this gap, we introduce HyperSIGMA, a vision transformer-based foundation model for HSI interpretation, scalable to over a billion parameters. To tackle the spectral and spatial redundancy challenges in HSIs, we introduce a novel sparse sampling attention (SSA) mechanism, which effectively promotes the learning of diverse contextual features and serves as the basic block of HyperSIGMA. HyperSIGMA integrates spatial and spectral features using a specially designed spectral enhancement module. In addition, we construct a large-scale hyperspectral dataset, HyperGlobal-450K, for pre-training, which contains about 450K hyperspectral images, significantly surpassing existing datasets in scale. Extensive experiments on various high-level and low-level HSI tasks demonstrate HyperSIGMA's versatility and superior representational capability compared to current state-of-the-art methods. Moreover, HyperSIGMA shows significant advantages in scalability, robustness, cross-modal transferring capability, and real-world applicability.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデル(FM)は、空中RGB、マルチスペクトル、SAR画像を含むリモートセンシング(RS)のシーンの分析と理解に革命をもたらしている。 しかし、スペクトル情報に富むハイパースペクトル画像(HSI)はFMをあまり利用していない。 このギャップを埋めるために、HSI解釈のためのビジョントランスフォーマーベースの基盤モデルHyperSIGMAを導入し、10億以上のパラメータに拡張する。 HSIにおけるスペクトルと空間的冗長性に対処するために,多様な文脈特徴の学習を効果的に促進し,HyperSIGMAの基本ブロックとして機能する,新しいスパースサンプリングアテンション(SSA)機構を導入する。 HyperSIGMAは、特別に設計されたスペクトル拡張モジュールを使用して、空間的特徴とスペクトル的特徴を統合する。 さらに,約450Kのハイパースペクトル画像を含む事前学習のための大規模ハイパースペクトルデータセットHyperGlobal-450Kを構築し,既存のデータセットを大幅に上回っている。 様々なハイレベルかつ低レベルなHSIタスクに対する広範な実験は、HyperSIGMAの汎用性と、現在の最先端手法と比較して優れた表現能力を示している。 さらに、HyperSIGMAはスケーラビリティ、堅牢性、クロスモーダル転送能力、実世界の適用性において大きな利点を示している。

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