論文の概要: Transformer-Driven Active Transfer Learning for Cross-Hyperspectral Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18115v2
• Date: Wed, 09 Jul 2025 10:08:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-10 15:30:51.94948
• Title: Transformer-Driven Active Transfer Learning for Cross-Hyperspectral Image Classification
• Title（参考訳）: クロススペクトル画像分類のためのトランスフォーマ駆動型能動移動学習
• Authors: Muhammad Ahmad, Francesco Mauro, Manuel Mazzara, Salvatore Distefano, Adil Mehmood Khan, Silvia Liberata Ullo,
• Abstract要約: ハイパースペクトル画像(HSI)分類は、高スペクトル次元、重要な領域シフト、ラベル付きデータの可用性の制限による固有の課題を示す。 本稿では,空間スペクトル変換器(SST)のバックボーン上に構築された,新しいアクティブトランスファー学習(ATL)フレームワークを提案する。 このフレームワークは多段階移動学習と不確実性多様性駆動型能動学習機構を統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.087068801861429
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hyperspectral image (HSI) classification presents inherent challenges due to high spectral dimensionality, significant domain shifts, and limited availability of labeled data. To address these issues, we propose a novel Active Transfer Learning (ATL) framework built upon a Spatial-Spectral Transformer (SST) backbone. The framework integrates multistage transfer learning with an uncertainty-diversity-driven active learning mechanism that strategically selects highly informative and diverse samples for annotation, thereby significantly reducing labeling costs and mitigating sample redundancy. A dynamic layer freezing strategy is introduced to enhance transferability and computational efficiency, enabling selective adaptation of model layers based on domain shift characteristics. Furthermore, we incorporate a self-calibrated attention mechanism that dynamically refines spatial and spectral weights during adaptation, guided by uncertainty-aware feedback. A diversity-promoting sampling strategy ensures broad spectral coverage among selected samples, preventing overfitting to specific classes. Extensive experiments on benchmark cross-domain HSI datasets demonstrate that the proposed SST-ATL framework achieves superior classification performance compared to conventional approaches. The source code is publicly available at https://github.com/mahmad000/ATL-SST.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像(HSI)分類は、高スペクトル次元、重要な領域シフト、ラベル付きデータの可用性の制限による固有の課題を示す。 これらの課題に対処するために,空間スペクトル変換器(SST)のバックボーン上に構築された,新しいアクティブトランスファー学習(ATL)フレームワークを提案する。 本フレームワークは,多段階移動学習と不確実多様性駆動型能動学習機構を統合し,高度に情報的かつ多様なアノテーションサンプルを戦略的に選択し,ラベリングコストを大幅に低減し,サンプル冗長性を緩和する。 動的層凍結戦略を導入し、転送性と計算効率を高め、ドメインシフト特性に基づいたモデル層の選択的適応を可能にする。 さらに,不確実性を考慮したフィードバックによって誘導される適応時の空間的およびスペクトル的重みを動的に洗練する自己校正型アテンション機構を組み込んだ。 多様性促進型サンプリング戦略は、選択されたサンプルのスペクトル範囲を広く確保し、特定のクラスへの過度な適合を防止する。 ベンチマーククロスドメインHSIデータセットの大規模な実験により,提案したSST-ATLフレームワークは従来の手法に比べて優れた分類性能が得られることが示された。 ソースコードはhttps://github.com/mahmad000/ATL-SSTで公開されている。

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