HSOD-BIT は、スペクトル情報の利点を活用して、顕著なターゲット検出タスクでより高い精度を達成することを目的とした、初の大規模で高品質なハイパースペクトル顕著ターゲット検出ベンチマーク データセットです。このデータセットは、現代の深層学習モデルのデータ ニーズをターゲットにしており、319 個のハイパースペクトル データ キューブにピクセル レベルの手動アノテーションを提供し、対応する疑似カラー画像を生成します。各データ キューブには 200 のバンドが含まれており、可視光から近赤外バンドまでのスペクトル情報をカバーし、最大 1240 × 1680 ピクセルの空間解像度を備えています。このデータセットは、通常のシーンに加えて、同様の背景の干渉、不均一な照明、露出オーバー、その他の困難なシーンなど、現実世界の複雑さを反映する困難なデータも特に収集します。これにより、データセットの有用性と評価機能がさらに強化されます。

引用

@article{qin2024dmssn,
title={DMSSN: Distilled Mixed Spectral-Spatial Network for Hyperspectral Salient Object Detection},
author={Qin, Haolin and Xu, Tingfa and Liu, Peifu and Xu, Jingxuan and Li, Jianan},
journal={IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing},
year={2024},
publisher={IEEE}
}