Hyperspectral Anomaly Detection Using Dual-Branch Network Based on Frequency Domain Learning
Notice bibliographique
Résumé
Existing deep learning-based hyperspectral anomaly detection methods often overlook frequency domain features, hindering the ability to effectively distinguish between background and anomalies. Furthermore, many methods directly apply Mahalanobis distance to reconstructed hyperspectral image (HSI) for detection, disregarding the structural features of the original HSI. This leads to insufficient representation of important information and ultimately limits detection performance. To resolve these challenges, this paper presents a dual-branch network based on frequency domain learning (DB-FDLNet). Using the Haar wavelet transform, the original HSI is divided into highand low-frequency components. Based on the edge detailed properties of the high-frequency component and the smoothness of the low-frequency component, distinct network branches are designed for feature extraction, with the extracted features fused for HSI reconstruction. Notably, the detection process utilizes the outputs of the high- and low-frequency branches directly, rather than the reconstructed HSI. To fully leverage the key structural information in the original HSI, a Mahalanobis distance detection method incorporating the structural similarity index is proposed. By weighting the covariance matrix, the method enhances critical structural and spectral features, improving detection accuracy while effectively suppressing noise. Experiments on six datasets demonstrate the proposed method's superiority and robustness over eight advanced hyperspectral anomaly detection methods.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».