HyTAS：面向高光谱图像的Transformer架构搜索基准与分析
计算机视觉与模式识别
2024-07-24 v1
摘要
高光谱成像（HSI）在遥感中扮演越来越关键的角色，捕捉宽范围的视觉数据。Transformer架构显著提升了HSI任务性能，同时Transformer架构搜索（TAS）的进步提高了模型发现能力。为充分利用这些进展用于HSI分类，我们作出以下贡献：i）我们提出HyTAS，即首个针对高光谱成像的Transformer架构搜索基准；ii）我们全面评估了12种不同方法，以在5个不同数据集上识别最佳Transformer；iii）我们对高光谱Transformer搜索性能进行了广泛因素分析，大大激励了未来研究的开展。所有基准材料均可在HyTAS上获取。
引用
@article{arxiv.2407.16269,
title = {HyTAS: A Hyperspectral Image Transformer Architecture Search Benchmark and Analysis},
author = {Fangqin Zhou and Mert Kilickaya and Joaquin Vanschoren and Ran Piao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.16269},
year = {2024}
}
备注
The paper is accepted at ECCV2024