Multiscale Feature Fusion for Hyperspectral Image Classification Using Hybrid 3D-2D Depthwise Separable Convolution Networks
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
Hyperspectral remote sensing images (HRSI) comprise three-dimensional image cubes, containing a single spectral dimension alongside two spatial dimensions.HRSI are presently among the foremost essential datasets for Earth observation.The task of HRSI classification is intricate due to the influence of spectral mixing, leading to notable variability within classes and resemblances across classes.Consequently, the field of HRSI classification has garnered significant research attention in recent times.Convolutional Neural Networks (CNNs) are harnessed to address these issues, enabling both feature extraction and classification.This study introduces a novel approach for HRSI classification called the hybrid 3D-2D depthwise separable convolution network (Hybrid DSCNet), which leverages multiscale feature integration.Within the Hybrid DSCNet, diverse kernel sizes contribute to an enriched feature extraction process from HRSI.The conventional 3D-2D CNN, while effective, comes with a computational load.Instead of using the standard 3D-2D CNN, this study adopts the 3D-2D DSC architecture.This approach partitions the conventional convolution into two components: pointwise and depthwise convolution, yielding a substantial reduction in trainable parameters and computational complexity.To evaluate the proposed method, the Indian Pines dataset along with WHU-Hi subdatasets (LongKou-LK, HanChuan-HC, and HongHu-HH) were employed.Employing a 5% training sample, impressive overall accuracy scores were achieved: 94.51%, 99.78%, 97.06%, and 97.27% for Indian Pines, WHU-LK, WHU-HC, and WHU-HH, respectively.Comparative analysis of the proposed approach with cutting-edge techniques within the literature reveals its superior performance across the four HRSI datasets.Notably, the Hybrid DSCNet attains enhanced classification accuracy while maintaining lower computational overhead.
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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 | 0,000 |
| 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