Spatial–Spectral Diffusion Contrastive Representation Network for Hyperspectral Image Classification
Notice bibliographique
Résumé
Although efficient extraction of discriminative spatial-spectral features is critical for hyperspectral images classification (HSIC), it is difficult to achieve these features due to factors such as the spatial-spectral heterogeneity and noise effect. This paper presents a Spatial-Spectral Diffusion Contrastive Representation Network (DiffCRN), based on denoising diffusion probabilistic model (DDPM) combined with contrastive learning (CL) for HSIC, with the following characteristics. First, to improve spatial-spectral feature representation, instead of adopting the UNets-like structure which is widely used for DDPM, we design a novel staged architecture with spatial self-attention denoising module (SSAD) and spectral group self-attention denoising module (SGSAD) in DiffCRN with improved efficiency for spectral-spatial feature learning. Second, to improve unsupervised feature learning efficiency, we design new DDPM model with logarithmic absolute error (LAE) loss and CL that improve the loss function effectiveness and increase the instance-level and inter-class discriminability. Third, to improve feature selection, we design a learnable approach based on pixel-level spectral angle mapping (SAM) for the selection of timesteps in the proposed DDPM model in an adaptive and automatic manner. Last, to improve feature integration and classification, we design an Adaptive weighted addition modul (AWAM) and Cross timestep Spectral-Spatial Fusion Module (CTSSFM) to fuse time-step-wise features and perform classification. Experiments conducted on widely used four HSI datasets demonstrate the improved performance of the proposed DiffCRN over the classical backbone models and state-of-the-art GAN, transformer models and other pretrained methods. The source code and pre-trained model will be made available publicly.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».