高光谱图像处理
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半个夏天1314
这个作者很懒，什么都没留下…
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高光谱半监督分类（一）SS-LPSVM
最近一直在看半监督在高光谱图像分类上的应用，打算写一个系列，把一些经典的效果好的论文总结梳理一下，当作一个督促。一. 半监督大体分成五种方法① Generative model 缺点：生成模型是基于严格的假设构建的，例如，训练样本应遵循高斯分布或其他分布②Self-trainingSelf-Training的做法如下：用已标注数据集A训练一个分类模型M用该模型对未标记数据集B进行预测将预测结果中置...原创 2018-04-24 22:42:39 · 4509 阅读 · 4 评论 -
高光谱图像分类笔记-Hyperspectral image classification via a random patches network
文章中提出了一种有效的基于深度学习的方法Random Patches Network (RPNet) 用于高光谱图像分类，它直接将从图像中取得到的随机patches视为卷积核而无需任何训练。 通过结合浅层和深层卷积特征，RPNet具有多尺度的优点，它具有更好的高光谱分类效果。目前普遍的深度高光谱图像分类的方法都是Fig.1所示，分别提取得到光谱信息，空间信息或者两者的联合信息然后用分类器分类，但是...原创 2018-07-11 15:37:27 · 10668 阅读 · 2 评论 -
高光谱图像分类《Spatial Sequential Recurrent Neural Network for Hyperspectral Image Classification》
空间序列递归神经网络用于高光谱图像分类 本文基于2018年发表于期刊Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing上的论文“Spatial Sequential Recurrent Neural Network for Hyperspectral Image Classification” ...原创 2018-10-17 16:08:07 · 13199 阅读 · 32 评论