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基于CRF嵌入的自监督特征学习用于高光谱图像分类

DOI：10.1109/tgrs.2018.2875943 期刊：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 出版年份：2018 更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要： 高光谱图像（HSI）分类的挑战在于存在噪声光谱信息以及像素间缺乏上下文信息。考虑到高光谱图像中亚像素、像素和超像素这三个不同层次能提供互补信息，我们开发了一种新型高光谱图像特征学习网络（HSINet），通过自监督方式为高光谱图像分类学习一致性特征。HSINet包含一个三层深度神经网络和一个多特征卷积神经网络，可自动提取空间、光谱、颜色、边界等特征及上下文信息。为通过似然最大化提升自监督特征学习的性能，我们将条件随机?。–RF）框架嵌入HSINet。CRF中的一元、成对和高阶势项分别由对应的亚像素、像素和超像素构建。此外，这些项产生的反馈信息也被融合到不同层次的特征学习过程中，使得HSINet-CRF成为一个可通过反向传播算法训练的端到端深度学习模型。我们在三个广泛使用的高光谱数据集上进行了综合评估，结果表明本方法优于现有最先进技术。
作者： Yuebin Wang，Jie Mei，Liqiang Zhang，Bing Zhang，Panpan Zhu，Yang Li，Xingang Li
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一种新型高光谱图像特征学习网络（HSINet），通过自监督方式学习一致性特征以实现高光谱分类，并将条件随机场（CRF）框架嵌入HSINet以提升自监督特征学习的性能。

研究成果

HSINet-CRF方法能有效学习高光谱图像分类的互补且一致的特征，在三个高光谱数据集上优于现有最先进方法。未来工作将把该框架应用于三维点云解析、图像去噪等其他标注与回归任务。

研究不足

技术及应用方面的限制包括：训练深度神经网络参数需要大量已标注像素点，而人工标注此类数据集所需的人力投入使得这一问题凸显。

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