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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11519v2
• Date: Tue, 01 Apr 2025 15:14:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-02 20:27:04.238257
• Title: HyperSIGMA: Hyperspectral Intelligence Comprehension Foundation Model
• Title（参考訳）: HyperSIGMA: Hyperspectral Intelligence Comprehension Foundation Model
• Abstract要約: Hyper SIGMAは、タスクやシーン間でHSI解釈を統合する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。 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を構築した。
• 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: Accurate hyperspectral image (HSI) interpretation is critical for providing valuable insights into various earth observation-related applications such as urban planning, precision agriculture, and environmental monitoring. However, existing HSI processing methods are predominantly task-specific and scene-dependent, which severely limits their ability to transfer knowledge across tasks and scenes, thereby reducing the practicality in real-world applications. To address these challenges, we present HyperSIGMA, a vision transformer-based foundation model that unifies HSI interpretation across tasks and scenes, scalable to over one billion parameters. To overcome the spectral and spatial redundancy inherent 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, real-world applicability, and computational efficiency. The code and models will be released at https://github.com/WHU-Sigma/HyperSIGMA.
• Abstract（参考訳）: 正確なハイパースペクトル画像(HSI)の解釈は、都市計画、精密農業、環境モニタリングなど、様々な地球観測関連の応用に関する貴重な洞察を提供するために重要である。 しかし、既存のHSI処理手法は主にタスク固有でシーン依存であり、タスクやシーン間で知識を伝達する能力を著しく制限しているため、現実のアプリケーションにおける実用性が低下する。 これらの課題に対処するために,タスクやシーン間でHSI解釈を統一するビジョントランスフォーマーベースの基盤モデルHyperSIGMAを提案する。 HSIに固有のスペクトルと空間的冗長性を克服するために,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、実世界の応用性、計算効率において大きな利点を示す。 コードとモデルはhttps://github.com/WHU-Sigma/HyperSIGMA.comでリリースされる。

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