L'imagerie hyperspectrale compte un vaste éventail d'applications, du tri des matières recyclables à l'agriculture, en passant par l'exploration géologique. Cependant, l'exploitation de cette forme d'imagerie est, encore aujourd'hui, majoritairement basée sur des algorithmes statistiques. Pendant ce temps, des domaines comme la vision numérique et le traitement de la langue naturelle jouissent d'avancées majeures propulsées par l'apprentissage profond. Plusieurs défis persistent afin d'effectuer le transfert de ces techniques d'apprentissage profond vers l'imagerie hyperspectrale. Notamment, il n'existe pas de grands ensembles de données hyperspectrales annotés, qui sont nécessaires pour l'entrainement de modèles d'apprentissage profond. De plus, la nature des données nécessite que les architectures développées en vision numérique soient adaptées afin de tirer profit de l'information spectrale plutôt que géométrique. L'objectif de ce projet est de relever ces multiples défis. Premièrement, nos travaux incluent le développement d'un vaste ensemble de données de détection de cibles hyperspectrales rares pour l'évaluation des performances. Ensuite, une technique d'entrainement basé sur la génération d'échantillons synthétiques est adaptée de la littérature afin de permettre l'entrainement sans disposer d'ensembles de données préalablement étiquetées. Finalement, des modèles développés pour la vision numérique sont modifiés afin d'exploiter la nature spectrale de nos données. Plus spécifiquement, nous nous concentrons sur le Shifted Windows (Swin) Transformer, une architecture ayant récemment fait ses preuves en dépassant les performances de plusieurs techniques de pointe, par exemple en détection d'objets sur l'ensemble Common objects in context (COCO). L'ensemble de nos travaux permettent à nos modèles d'atteindre un temps d'inférence de 86.9 % à 93.6 % plus rapide et une précision améliorée par rapport aux algorithmes statistiques traditionnels. Quoique les résultats obtenus soient prometteurs, nous concluons en énumérant de potentielles améliorations qui, selon nous, permettraient d'élever cette performance davantage. / Hyperspectral imagery has a vast range of applications, from sorting in recycling centers to agriculture, including geological exploration. However, the exploitation of this type of imagery is, to this day, mostly performed using statistical algorithms. Meanwhile, fields like computer vision and natural language processing benefit from major advances fueled by deep learning. Several challenges impede the transfer of these deep learning techniques to hyperspectral imagery. Notably, no large hyperspectral labeled datasets, which are necessary to train deep learning models, are available. Moreover, the nature of the data calls for adjustments of architectures introduced in computer vision in order to take advantage of the spectral information rather than the geometric information. Therefore, our goal is to tackle these multiple challenges. First, our work includes the development of a vast dataset for hyperspectral rare target detection to enable performance evaluation. Second, we adapt a training technique based on synthetic samples generation to allow training without previously labeled data. Finally, we adapt deep learning models developed for computer vision to suit our spectral data. Specifically, we focus on the Shifted Windows (Swin) Transformer, an architecture that has recently proven itself by surpassing multiple state-of-the-art techniques, including for object detection on the Common objects in context (COCO) dataset. Together, the different parts of our work allow our models to reach an inference time 86.9 % to 93.6 % faster and an improved accuracy over traditional statistical algorithms. Even though the achieved results are very promising, we conclude by enumerating potential improvements we think could greatly benefit the system's performance.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/104185 |
| Date | 09 December 2022 |
| Creators | Girard, Ludovic |
| Contributors | Giguère, Philippe, Roy, Vincent |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 1 ressource en ligne (x, 72 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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