基于谱空间特征对齐的高光谱图像跨域目标检测方法
计算机视觉与模式识别
2024-11-27 v1
摘要
由于连续的波段覆盖广泛的波长范围，高光谱图像（HSI）为目标检测任务提供了独特的工具。然而，现有的HSI目标检测方法在实际应用中未得到充分利用，这主要源于 unlabeled 目标域与标记源域之间空间和光谱分辨率的差异，即HSI的域迁移问题。本文旨在探索HSI的无监督跨域目标检测。我们的关键观察是，局部空间-光谱特征在不同域之间保持不变。为解决域迁移问题，我们提出了一种基于谱空间特征对齐的HSI跨域目标检测方法，据我们所知，这是目标检测社区中首次尝试。首先，我们开发了谱空间对齐模块来提取域不变的局部空间-光谱特征。其次，设计了谱自相关模块来专门解决光谱域的域迁移问题，该模块能够有效对齐不同光谱分辨率的HSI。此外，我们收集并标注了一个用于跨域目标检测的HSI数据集。我们的实验结果证明了HSI跨域目标检测的有效性，这首次在目标检测社区中展示了HSI跨域目标检测的显著且有前景的进展。
引用
@article{arxiv.2411.16772,
title = {Hyperspectral Image Cross-Domain Object Detection Method based on Spectral-Spatial Feature Alignment},
author = {Hongqi Zhang and He Sun and Hongmin Gao and Feng Han and Xu Sun and Lianru Gao and Bing Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.16772},
year = {2024}
}