Complex-Valued 2D-3D Hybrid Convolutional Neural Network with Attention Mechanism for PolSAR Image Classification
Notice bibliographique
Résumé
The recently introduced complex-valued convolutional neural network (CV-CNN) has shown considerable advancements for polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) image classification by effectively incorporating both magnitude and phase information. However, a solitary 2D or 3D CNN encounters challenges such as insufficiently extracting scattering channel dimension features or excessive computational parameters. Moreover, these networks’ default is that all information is equally important, consuming vast resources for processing useless information. To address these issues, this study presents a new hybrid CV-CNN with the attention mechanism (CV-2D/3D-CNN-AM) to classify PolSAR ground objects, possessing both excellent computational efficiency and feature extraction capability. In the proposed framework, multi-level discriminative features are extracted from preprocessed data through hybrid networks in the complex domain, along with a special attention block to filter the feature importance from both spatial and channel dimensions. Experimental results performed on three PolSAR datasets demonstrate our present approach’s superiority over other existing ones. Furthermore, ablation experiments confirm the validity of each module, highlighting our model’s robustness and effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».