Spatial–Spectral ConvNeXt for Hyperspectral Image Classification
Notice bibliographique
Résumé
Hyperspectral image (HSI) classification is a difficult task due to the heterogeneous spatial-spectral information, high-dimensiontality and noise effect in HSI. Lately, an enhanced convolutional approach, i.e., ConvNeXt, demonstrates stronger feature representation capability than the popular vision transformer (ViT) approaches. This paper presents a spatial-spectral ConvNeXt approach, called SS-ConvNeXt, for hyperspectral classification. To better learn the spatial and spectral information in HSI, the Spatial-ConvNeXt (Spa-cv) block, Spectral-ConvNeXt (Spe-cv) block and Spectral Projection Module (SPM) are respectively designed. The depthwise and pointwise convolutions are adopted to reduce the model size and prevent vanishing gradient. The proposed model is evaluated against 14 other state-of-the-art (SOTA) methods on 4 different HSI datasets. Moreover, extensive ablation studies are conducted to investigate the roles of building blocks in the proposed model. The results demonstrate that the proposed method not only can achieve high classification accuracy but also can better preserve class boundaries and reduce within-class noise. The codes of this work will be publicly available on Github.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».