論文の概要: Cross-Domain Transfer with Self-Supervised Spectral-Spatial Modeling for Hyperspectral Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.18088v1
• Date: Mon, 26 Jan 2026 02:52:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-27 15:23:08.627949
• Title: Cross-Domain Transfer with Self-Supervised Spectral-Spatial Modeling for Hyperspectral Image Classification
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像分類のための自己スーパービジョンスペクトル空間モデルを用いたクロスドメイン転送
• Abstract要約: 本稿では,自己管理型クロスドメイン転送フレームワークを提案する。 ソースラベルなしで伝送可能なスペクトル-空間結合表現を学習する。 実験結果は、安定した分類性能と強いクロスドメイン適応性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.784164305429653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Self-supervised learning has demonstrated considerable potential in hyperspectral representation, yet its application in cross-domain transfer scenarios remains under-explored. Existing methods, however, still rely on source domain annotations and are susceptible to distribution shifts, leading to degraded generalization performance in the target domain. To address this, this paper proposes a self-supervised cross-domain transfer framework that learns transferable spectral-spatial joint representations without source labels and achieves efficient adaptation under few samples in the target domain. During the self-supervised pre-training phase, a Spatial-Spectral Transformer (S2Former) module is designed. It adopts a dual-branch spatial-spectral transformer and introduces a bidirectional cross-attention mechanism to achieve spectral-spatial collaborative modeling: the spatial branch enhances structural awareness through random masking, while the spectral branch captures fine-grained differences. Both branches mutually guide each other to improve semantic consistency. We further propose a Frequency Domain Constraint (FDC) to maintain frequency-domain consistency through real Fast Fourier Transform (rFFT) and high-frequency magnitude loss, thereby enhancing the model's capability to discern fine details and boundaries. During the fine-tuning phase, we introduce a Diffusion-Aligned Fine-tuning (DAFT) distillation mechanism. This aligns semantic evolution trajectories through a teacher-student structure, enabling robust transfer learning under low-label conditions. Experimental results demonstrate stable classification performance and strong cross-domain adaptability across four hyperspectral datasets, validating the method's effectiveness under resource-constrained conditions.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習は、ハイパースペクトル表現にかなりの可能性を示してきたが、クロスドメイン転送シナリオにおけるその応用は、まだ未探索のままである。 しかし、既存のメソッドは依然としてソースドメインアノテーションに依存しており、分散シフトの影響を受けやすいため、ターゲットドメインでの一般化性能が低下する。 そこで本稿では,ソースラベルを使わずに伝送可能なスペクトル空間共役表現を学習し,対象領域のサンプルが少ない場合に効率よく適応できる自己教師型クロスドメイン転送フレームワークを提案する。 自己指導型事前訓練フェーズでは、空間スペクトル変換器(S2Former)モジュールが設計されている。 デュアルブランチ空間スペクトル変換器を採用し、スペクトル空間協調モデリングを実現するための双方向のクロスアテンション機構を導入している。 両方のブランチは相互にガイドし、セマンティック一貫性を改善する。 さらに、実高速フーリエ変換(rFFT)と高周波大域損失による周波数領域の整合性を維持するために、周波数領域制約(FDC)を提案する。 微調整段階では拡散調整蒸留(DAFT)方式を導入する。 これにより、教師-学生構造を通して意味的進化の軌跡を整列させ、低ラベル条件下での堅牢な移動学習を可能にする。 実験の結果,4つのハイパースペクトルデータセットに対して,安定した分類性能と強いクロスドメイン適応性を示し,資源制約条件下での手法の有効性を検証した。

関連論文リスト

• Prototype-Anchored Generalized Manifold Regression for Unknown-Domain Object Detection [58.25418970608328]
  単一ソースドメイン上でトレーニングされた検出器を複数の未確認領域に転送することを目的としたシングルドメイン一般化オブジェクト検出(Single-DGOD)について検討する。 既存の手法は主に、トレーニング分布を拡大するために、データ拡張やテキストプロンプトといったシミュレーション駆動の戦略に依存している。 本稿では, 未知領域の一般化を多様体回帰問題として定式化する, Visual-Text Dual Chain-of-Thought (MR-DCoT) を用いたマニフォールド回帰を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-08T09:27:15Z)
• Hierarchical Consistency Learning for Test-time Adaptation in Camouflage Perception [50.278200968044665]
  カモフラージュされた物体検出(COD)は、物理的属性を通して背景から最小限の知覚差を示すターゲットをローカライズすることを目的としている。 既存のメソッドは、静的なTrain-then-freezeパラダイムによって制約されており、ドメインの剛性と依存性のアノテーションに悩まされている。 動的表現再構成のためのテスト時間適応を統合した階層的一貫性学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-25T09:57:46Z)
• Frequency-Domain Regularized Adversarial Alignment for Transferable Attacks against Closed-Source MLLMs [59.973833105841685]
  対向移動性を改善するための重要な課題は、異なるモデル間で共有される本質的な視覚的焦点を効果的に捉えることである。 本稿では、FRA-Attackを提案する。このFRA-Attackは、周波数領域の統一正規化の観点から、両方の課題に対処する。 機能アライメントのために、パッチ機能に対する高パスDCTは、冗長なグローバル構造を抑圧し、MLLMの固有の視覚的焦点を持つ高周波帯域の損失に集中する。 勾配最適化のために、代用勾配を変調するテキストモデルに依存しない低パス正規化器である周波数領域勾配正規化(FGR)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-20T08:15:56Z)
• OmniLiDAR: A Unified Diffusion Framework for Multi-Domain 3D LiDAR Generation [100.36917520403227]
  本稿では,8つの代表領域にまたがる共有範囲画像表現において,LiDARスキャンを生成する統一テキスト条件拡散フレームワークを提案する。 パブリックな統合ベンチマークがなければ、実世界のスキャンと物理ベース気象シミュレーションとシステマティックビームリダクションを組み合わせた8ドメインデータセットを構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-13T17:42:20Z)
• VFM$^{4}$SDG: Unveiling the Power of VFMs for Single-Domain Generalized Object Detection [33.39250067795076]
  現実のシナリオでは、天気、照明、撮像条件の連続的な変化は、大きなドメインシフトを引き起こす。 一般化オブジェクト検出(SDGOD)のための二元学習フレームワークを提案する。 符号化段階では,オブジェクト・バックグラウンドとインスタンス間モデリングの堅牢性を高めるために,クロスドメイン安定優先蒸留を提案する。 復号段階では,セマンティック・コンテキスト優先型クエリ拡張を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-23T10:04:36Z)
• Towards Domain-Generalized Open-Vocabulary Object Detection: A Progressive Domain-invariant Cross-modal Alignment Method [59.30562121800656]
  Open-Vocabulary Object Detectionは、新しいカテゴリへの一般化において大きな成功を収めた。 我々は、OVODパラダイムの原則的な見直しを行い、根本的な脆弱性を明らかにする。 PICA(Progressive Domain-invariant Cross-Modal Alignment)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-29T07:39:31Z)
• Spectral Property-Driven Data Augmentation for Hyperspectral Single-Source Domain Generalization [13.335941336922446]
  ハイパースペクトル画像は、分類のための豊富な情報を提供する多くのスペクトルチャネルの恩恵を受ける。 次元の増大とセンサーの変動により、ドメイン間の分布の差異に敏感になる。 本研究では, スペクトル特性駆動型データ拡張法(SPDDA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-17T15:30:28Z)
• FOUND: Fourier-based von Mises Distribution for Robust Single Domain Generalization in Object Detection [46.14695068852788]
  オブジェクト検出のための単一ドメインの一般化は、対象ドメインに効果的に一般化できる単一のソースドメイン上でモデルをトレーニングすることを目的としている。 本稿では、von Mises-Fisher(vMF)分布とフーリエ変換をCLIP誘導パイプラインに統合することにより、オブジェクト検出を強化する新しいフレームワークを提案する。 提案手法はCLIPのセマンティックアライメントの利点を保全するだけでなく,機能多様性とドメイン間の構造的整合性も強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-13T14:28:10Z)
• Simulating Distribution Dynamics: Liquid Temporal Feature Evolution for Single-Domain Generalized Object Detection [58.25418970608328]
  Single-Domain Generalized Object Detection (Single-DGOD)は、あるソースドメインで訓練された検出器を複数の未知のドメインに転送することを目的としている。 シングルDGODの既存の方法は通常、データの多様性を拡大するために離散的なデータ拡張や静的摂動法に依存している。 そこで本研究では,ソース領域から潜伏分布のシミュレーションに至るまでの機能の進化をシミュレートする手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-13T03:10:39Z)
• Domain Adaptation via Feature Refinement [0.3867363075280543]
  本稿では,分散シフト下での非教師付きドメイン適応のための簡易かつ効果的なフレームワークであるDAFR(Domain Adaptation via Feature Refinement)を提案する。 提案手法は, ラベルなし対象データを用いたバッチ正規化統計の適応, ソース学習モデルからの特徴蒸留, 仮説伝達の3つの重要な要素を組み合わせた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-22T06:32:19Z)
• VFM-Guided Semi-Supervised Detection Transformer under Source-Free Constraints for Remote Sensing Object Detection [9.029534000674388]
  VG-DETRは、Vision Foundation Model(VFM)を「フリーランチ」方法でトレーニングパイプラインに統合する。 擬似ラベルの信頼性を評価するために,VFMのセマンティックな事前情報を利用した擬似ラベルマイニング手法を提案する。 さらに,デュアルレベルのVFM誘導アライメント手法を提案し,インスタンスレベルと画像レベルでのVFM埋め込みと検出器特性を一致させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-15T02:35:56Z)
• Wavelet-Guided Dual-Frequency Encoding for Remote Sensing Change Detection [67.84730634802204]
  リモートセンシング画像の変化検出は,自然災害監視,都市拡張追跡,インフラ管理など,さまざまな工学的応用において重要な役割を担っている。 既存のほとんどの手法は空間領域モデリングに依存しており、特徴表現の限られた多様性は微妙な変化領域の検出を妨げる。 本研究では、特にウェーブレット領域における周波数領域の特徴モデリングが周波数成分の微細な違いを増幅し、空間領域において捉えにくいエッジ変化の知覚を高めることを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-07T11:14:16Z)
• TMT: Cross-domain Semantic Segmentation with Region-adaptive Transferability Estimation [27.208145888390117]
  本稿では、転送可能性誘導によるクロスドメイン表現学習を強化するために設計された領域適応型フレームワークを提案する。 まず、画像は構造的および意味的類似性によってグループ化され、動的にコヒーレントな領域に分割し、その領域の移動可能性を局所化レベルで推定する。 次に、領域レベルの転送可能性マップを直接ViTの自己保持機構に組み込んで、転送可能性の低い領域と意味の不確実性の高い領域に適応的に注目することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-08T07:53:51Z)
• Fourier Test-time Adaptation with Multi-level Consistency for Robust Classification [10.291631977766672]
  本稿では,Fourier Test-Time Adaptation (FTTA) と呼ばれる新しい手法を提案する。 FTTAは、予測の自己監督を行うために、ペア入力の信頼性の高い多レベル整合性測定を構築する。 異なる形態と器官を持つ3つの大きな分類データセットで広範囲に検証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T02:29:38Z)
• Frequency Spectrum Augmentation Consistency for Domain Adaptive Object Detection [107.52026281057343]
  周波数スペクトル拡張整合(FSAC)フレームワークを4種類の低周波フィルタで構成する。 最初の段階では、オリジナルおよび拡張されたソースデータを全て利用して、オブジェクト検出器を訓練する。 第2段階では、予測一貫性のための自己学習を行うために、擬似ラベル付き拡張現実とターゲットデータを採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-16T04:07:01Z)
• HSVA: Hierarchical Semantic-Visual Adaptation for Zero-Shot Learning [74.76431541169342]
  ゼロショット学習(ZSL)は、目に見えないクラス認識の問題に取り組み、目に見えないクラスから目に見えないクラスに意味的な知識を移す。 本稿では,意味領域と視覚領域を協調させる新しい階層型意味視覚適応(HSVA)フレームワークを提案する。 4つのベンチマークデータセットの実験では、HSVAは従来のZSLと一般的なZSLの両方で優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-30T14:27:50Z)
• A Fourier-based Framework for Domain Generalization [82.54650565298418]
  ドメインの一般化は、複数のソースドメインから伝達可能な知識を学習して、未確認のターゲットドメインに一般化することでこの問題に対処することを目的としている。 本稿では、ドメイン一般化のための新しいフーリエに基づく視点を紹介する。 3つのベンチマーク実験により,提案手法は領域一般化のための最先端性能を実現することができることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-24T06:50:30Z)
• Bi-Directional Generation for Unsupervised Domain Adaptation [61.73001005378002]
  教師なしのドメイン適応は、確立されたソースドメイン情報に依存するラベルなしのターゲットドメインを促進する。 従来の手法では、潜在空間におけるドメインの不一致を強制的に低減することで、本質的なデータ構造が破壊される。 本稿では、2つの中間領域をブリッジソースとターゲットドメインに補間する一貫した分類器を用いた双方向生成ドメイン適応モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-12T09:45:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。