Multiscale Union Regions Adaptive Sparse Representation for Hyperspectral Image Classification
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
Sparse Representation has been widely applied to classification of hyperspectral images (HSIs). Besides spectral information, the spatial context in HSIs also plays an important role in the classification. The recently published Multiscale Adaptive Sparse Representation (MASR) classifier has shown good performance in exploiting spatial information for HSI classification. But the spatial information is exploited by multiscale patches with fixed sizes of square windows. The patch can include all nearest neighbor pixels but these neighbor pixels may contain some noise pixels. Then another research proposed a Multiscale Superpixel-Based Sparse Representation (MSSR) classifier. Shape-adaptive superpixels can provide more accurate representation than patches. But it is difficult to select scales for superpixels. Therefore, inspired by the merits and demerits of multiscale patches and superpixels, we propose a novel algorithm called Multiscale Union Regions Adaptive Sparse Representation (MURASR). The union region, which is the overlap of patch and superpixel, can make full use of the advantages of both and overcome the weaknesses of each one. Experiments on several HSI datasets demonstrate that the proposed MURASR is superior to MASR and union region is better than the patch in the sparse representation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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