Método de clasificación de imagen hiperespectral de muestra pequeña basado en red de mejora espectral de doble canal
Autores: Pei, Songwei; Song, Hong; Lu, Yinning
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Método de clasificación de imagen hiperespectral de muestra pequeña basado en red de mejora espectral de doble canal
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Aprendizaje profundo
Clasificación de imágenes hiperespectrales
Fusión de características
Red de Mejora Espectral de Doble Canal basada en CNN
Muestras etiquetadas pequeñas
Canal espacial-espectral
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
El aprendizaje profundo ha logrado un éxito significativo en el campo de la clasificación de imágenes hiperespectrales (HSI), pero aún se enfrentan desafíos cuando el número de muestras de entrenamiento es pequeño. En este documento, basado en la fusión de características, propusimos una Red de Mejora Espectral de Doble Canal (DSEN) basada en CNN simple pero efectiva para explotar completamente las características de las pequeñas muestras etiquetadas de HSI para la clasificación de HSI.
Descripción
El aprendizaje profundo ha logrado un éxito significativo en el campo de la clasificación de imágenes hiperespectrales (HSI), pero aún se enfrentan desafíos cuando el número de muestras de entrenamiento es pequeño. En este documento, basado en la fusión de características, propusimos una Red de Mejora Espectral de Doble Canal (DSEN) basada en CNN simple pero efectiva para explotar completamente las características de las pequeñas muestras etiquetadas de HSI para la clasificación de HSI.