Spectral–Spatial Semisupervised Hyperspectral Classification Using Adaptive Neighborhood
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Semisupervised learning (SSL) methods have shown great potential in the hyperspectral classification with a limited number of labeled samples. In this paper, we suggest a new graph-based SSL (GBSSL) using both spectral and spatial information. In the first step, we constructed two graphs using spectral and spatial information. Then, the Laplacians of both spectral and spatial graphs were merged to form a weighted joint graph. To improve the quality of spatial neighborhood for conforming the image objects, we employed the adaptive neighborhood (AN) technique. Instead of using the conventional crisp spatial neighborhood, the flat zone area filtering approach was used to define AN and extract the spatial information. By this way, each pixel is only connected to the pixels of a single flat zone, which presents a particular object in the image. Consequently, the border between different classes is extracted more precisely. As a result, the final classified map is more homogenous, and the salt and pepper effect is removed. To evaluate the efficiency of the proposed method, the experiments were carried out on three real benchmark hyperspectral data sets with different types of land cover, and different spectral and spatial resolutions. The results of the proposed method showed excellent performances in all data sets, specifically where a very limited number of labeled training samples were available. This method achieves a significant improvement compared to the state-of-the-art classifiers such as SVM, spectral-spatial SVM, and spectral-spatial GBSSL.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle