SSCV-GANs: Semi-Supervised Complex-Valued GANs for PolSAR Image Classification
Notice bibliographique
Résumé
Polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) image classification has been widely applied in many fields, such as agriculture, meteorology and military. However, some problems, such as the deficiency of labeled data and the underutilization of data information, are always the challenges that can not be ignored in PolSAR image classification. In this paper, a semi-supervised complex-valued generative adversarial networks (SSCV-GANs) is proposed for the first time to address the two issues mentioned above simultaneously. On the one hand, the complex-valued model conforms with the physical mechanism of PolSAR data and it plays an important role for retaining and utilizing amplitude and phase information of PolSAR data. On the other hand, we also present a new complex-valued GANs together with semi-supervised learning to alleviate the problem of insufficient labeled data. Specifically, our complex-valued GANs expands the training data set by generating fake data. Flevoland data and San Francisco data are used to validate the effectiveness of our model. Experimental results show that our model outperforms existing state-of-the-art models in terms of classification accuracy, especially for conditions with fewer labeled data. In particular, the analysis of the statistical distribution of the generated fake data and the real data further demonstrate the effectiveness of the proposed SSCV-GANs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».