Exploiting Spectral–Spatial Information Using Deep Random Forest for Hyperspectral Imagery 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
In recent years, deep learning methods have been widely applied to hyperspectral image (HSI) classification. Besides convolutional neural network (CNN)-based deep learning, deep random forest (RF)-based method, such as densely connected deep RF (DCDRF), was also developed for HSI classification which utilized the spectral–spatial information to improve the classification accuracy. In DCDRF, evenly distributed image patches with a fixed patch size are utilized to extract the spatial information of ground objects. However, the spatial information in each patch is not always correct, especially when the patch center is close to the edge of ground objects. In this letter, we propose a new classification method called spectral–spatial deep RF (SSDRF) which can fully utilize the spatial information existing in HSIs to further improve the classification accuracy. The joint region that combines both the fixed-size patch and shape-adaptive superpixel is proposed to exploit more accurate spatial information. The RF used in the classification model is replaced by extremely random forest (EF) to avoid overfitting. Moreover, the majority voting is conducted within superpixels and among different scales of superpixels to optimize the classification. The experimental results on three HSIs demonstrate that the proposed SSDRF can achieve satisfactory classification results and outperforms patched-based DCDRF.
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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 | 0,000 | 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