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图卢兹高光谱数据集：用于评估半监督光谱表示学习和像素级分类技术的基准数据集
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了利用空中高光谱图像进行城市地表覆盖绘制的方法，讨论了标记数据稀缺问题和解决方案，发布了Toulouse Hyperspectral数据集，提出了自监督任务和基于自编码器和随机森林分类器的像素级分类基线，并取得了82％的总体准确性和74％的F1得分。
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关键要点
- 利用空中高光谱图像进行城市地表覆盖绘制，具有高空间和光谱分辨率。
- 训练数据有限性限制了现有机器学习算法的绘制能力。
- 半监督和自监督技术受到广泛关注以解决标记数据稀缺问题。
- 发布了Toulouse Hyperspectral数据集，旨在解决光谱表示学习和高光谱图像分类中的关键问题。
- 讨论和实验了Masked Autoencoders的自监督任务。
- 建立了基于自编码器和随机森林分类器的像素级分类基线，取得82%的总体准确性和74%的F1得分。
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