Attention Graph Convolutional Network for Disjoint 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
Convolutional Neural Networks (CNNs) are employed extensively in remote sensing due to their capacity to capture intricate features from a broad range of object patterns, irrespective of object size, shape or color. These networks excel at extracting high-frequency spectral information such as angles, edges and outlines. The classification boundary zone, however, becomes hazy for CNNs because they learn characteristics by means of a fixed shape kernel concentrated on the central pixel, and can perform poorly in image classification at class boundaries. Additionally, CNNs are not designed to capture global relations. Thus, in this letter, we propose an Attention Graph Convolutional Network (Attention-GCN) as a solution to the aforementioned shortcomings. The developed model illustrated a high level of superiority over several CNN and ViT-based models. For example, in the Augsburg data benchmark, the developed algorithm exhibited an average accuracy of 61.11%, substantially outperforming other models such as HybridSN, iFormer, Efficient Former, GCN, CoAtNet, 2D-CNN, 3D-CNN, and ResNet by approximately 9, 13, 14, 15, 18, 24, 25 and 29 percentage points, respectively. The code will be made publicly available at https://github.com/aj1365/AGCN.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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