Cross Hyperspectral and LiDAR Attention Transformer: An Extended Self-Attention for Land Use and Land Cover Classification
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The successes of attention-driven deep models like the Vision Transformer (ViT) have sparked interest in cross-domain exploration. However, current transformer-based techniques in remote sensing primarily focus on single-modal data, limiting their potential to exploit the growing array of multimodal Earth observation data fully. Enhancing these models for multimodal integration is crucial for comprehensive remote sensing applications. To achieve this, we extend the traditional self-attention mechanism by introducing Cross Hyperspectral and LiDAR (Cross-HL) attention. We present a novel multimodal deep learning framework that effectively fuses remote sensing (RS) data, intending to improve land use and land cover (LULC) recognition. To enhance the accurate exchange of information across different modalities, we fuse their patch projections using the Cross-HL self-attention module. In this process, LiDAR patch tokens serve as queries ( <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Q</i> ), while keys ( <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">K</i> ) and values ( <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">V</i> ) are derived from HS patch tokens. To demonstrate the superiority of Cross-HL in the proposed multimodal deep learning framework, we conducted extensive experiments on three multimodal RS benchmark datasets: Houston, Trento, and MUUFL. These datasets contain hyperspectral and light detection and ranging (LiDAR) data. The source code for Cross-HL will be made available publicly at https://github.com/AtriSukul1508/Cross-HL.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle