Dec, 2023
BSS-Bench: 迈向可重现和有效的波段选择搜索
BSS-Bench: Towards Reproducible and Effective Band Selection Search
Wenshuai Xu, Zhenbo Xu
TL;DR通过选择具有代表性的少量波段从数百个波段中提取关键信息是克服高光谱成像的缺点（昂贵、捕获延迟和低空间分辨率）并使其广泛适用的关键技术。本研究提出了首个带选择搜索基准（BSS-Bench），该基准包含 52k 个训练和评估记录，用于各种高光谱分析任务的多个波段组合，旨在使带选择方法易于重现和比较。通过 BSS-Bench，可以轻松重现带选择实验，并衡量搜索结果与最佳性能之间的差距。此外，本研究还提出了一种高效的单次训练的带选择方法（SCOS），通过一次训练学习任何波段组合的优先级，消除了不同波段组合的重复重新训练的需求。经过广泛评估，证明了 SCOS 在多个任务上优于当前带选择方法，即使使用较少的波段。