For classification, spatial, and spectral optimization used, a soft margin decision boundary method to reduce the misclassification error. The regularisation factor C was added to manage the commutation among margin and misclassification sensitivity. SSCNN network enables the training ...
3) CNN网络和从浅到深的转换结构的系统组合可以充分利用HSI中的光谱-空间信息,简洁高效地表达HSI的中低深度语义特征,从而显著提高分类精度。在三个具有代表性的数据集上进行的实验验证了所提出的网络的优越性。 Method 1.Spectral–Spatial Feature Extraction:将经过PCA降维后的特征图{(m×n×l)->(m×n×b)}...
1) 我们提供了一种基于spectral–spatial morphFormer的新的可学习分类网络,该网络通过膨胀和侵蚀算子进行空间和光谱形态卷积。 2) 我们引入了一种新的注意力机制,用于将现有的 CLS tokens和从HSI patch tokens获得的信息有效地融合到一个新的token中,以进行形态特征融合。 3) 我们通过将所提出的网络与其他现有技术...
如Li等人[45]提出了一种具有像素对特征(CNN- PPF)的CNN来解决带标记训练样本的稀缺性。首先,HSI表示为一维(1D)向量形式,即,只考虑光谱信息。然后,通过对像素对的类标签的比较,得到新的训练样本,从而生成较多的训练样本,保证了对大量CNN参数的学习。 为了保证CNNs训练的充分,从而提取出具有代表性的空间特征,需要...
CVPR2019 CNN Tricks Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 原文链接:https://arxiv.org/abs/1812.01187 如题目所述,本篇文章总结了一些CNN的技巧。包括预处理、损失函数、batchsize、网络结构、标签平滑、学习率衰减等诸多问题。对CNN...Bag...
高光谱图像(HSI)去噪是后续HSI应用的关键预处理过程,但是基于CNN的方法需要在计算效率与非局部特征建模能力之间进行权衡。为了解决这个问题,作者提出了 Spatial-Spectral Transformer。 论文的主要贡献:(1)构建了一个spatial-spectral Transformer挖掘 non-local spatial similarity 和 global spectral correlation. (2)设计...
《Spectral–Spatial Classification of HyperspectralImagery with 3D Convolutional Neural Network》 摘要- 最近的研究表明:使用空间-光谱信息可以提高HSI分类的准确度。HSI数据是一个3D立方体,3D空间滤波器是一个同时提取空间-光谱特征的有效方法。本文提出了一个3-D CNN的模型,不需要任何的数据预处理和后续处理,而且需...
improvetheperformanceofhyperspectralimage(HSI)classification.HSIdataistypicallypresented intheformatof3Dcubes.Thus,3Dspatialfilteringnaturallyoffersasimpleandeffectivemethod forsimultaneouslyextractingthespectral–spatialfeatureswithinsuchimages.Inthispaper,a3D convolutionalneuralnetwork(3D-CNN)frameworkisproposedfor...
(2)将CNN、DenseTransformer和多层感知器(MLP)相结合,提出了一种新的HSI分类框架,即spatial-spectral Transformer (SST)。在该SST中,利用精心设计的CNN提取HSI的空间特征,利用DenseTransformer捕获HSI的序列光谱关系,利用MLP完成分类任务。 (3)进一步提出了动态特征增强(feature augmentation)方法,以缓解过拟合问题,从而更...
To identify the land-cover label, CNN-based methods exploit the adjacent pixels as an input HSI cube, which simultaneously contains spectral signatures and spatial information. However, at the edge of each land-cover area, an HSI cube often contains several pixels whose land-cover labels are ...