Aug, 2020

基于图卷积网络的高光谱图像分类

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TL;DR探讨使用最小批次图卷积网络和融合策略，对高光谱图像进行分类识别的性能提升。
convolutional neural networksgraph convolutional networkshyperspectral image classificationmini-batch gcnfusion strategies
发现论文，激发创造
  • 对比图卷积网络用于高光谱图像分类

    本文提出了一种基于对比学习的图卷积网络模型（ConGCN）来增强高光谱图像分类任务的特征表示能力，通过使用半监督对比损失函数和图生成损失函数从光谱信息和空间关系中挖掘出最大的监督信号。实验结果表明，该模型在四个典型的基准数据集上取得了显著的性能提升。

    May, 2022

  • 基于分层多图网络的图像分类

    本研究探讨了基于 Graph Convolutional Networks 的最佳实践，旨在利用 GCNs 自然的多关系数据建模能力和处理不规则输入图片的能力，在 MNIST、CIFAR-10 和 PASCAL 数据集上甚至优于 CNNs 的图像分类表现。

    Jul, 2019

  • S2RC-GCN：一种基于高光谱影像的空间 - 光谱可靠对比图卷积网络用于复杂土地覆盖分类

    提出了一种名为 S2RC-GCN 的新型空间光谱可靠对比图卷积分类框架，通过融合一维和二维编码器提取的光谱和空间特征，构建图形并将其输入到图卷积网络中以确定更有效的图形表示，进一步提出了一种可靠的对比图卷积方法以学习和融合鲁棒特征，测试结果表明该模型在复杂对象分类方面取得了最佳效果，有效提高了复杂遥感图像的分类性能。

    Apr, 2024

  • 自适应交叉注意力空间 - 光谱图卷积网络用于高光谱图像分类

    提出了一种自适应的空间 - 光谱图卷积网络，其中包括一个空间图卷积子网络、一个光谱图卷积子网络和一个图交叉注意力融合模块，通过加入注意力机制，融合了空间和光谱特征，并探索了优化图形的思想，在两个高光谱图像数据集上实验证明了该方法比其他分类方法具有更好的性能。

    Apr, 2022

  • 光谱图推理网络用于高光谱图像分类

    我们提出了一种谱图推理网络 (SGR) 学习框架，通过谱解耦模块和谱集成模块，有效利用高光谱图像进行分类，取得了显著的性能提升。

    Jul, 2024

  • 用于半监督节点分类的分层图卷积网络

    本研究提出了一种新的深层分层图卷积网络 (H-GCN)，通过聚合结构相似的节点形成超节点，然后再将粗化的图细化到原始图以恢复每个节点的表达，从而扩大每个节点的感受野，能够获取更多的全局信息，并在各种公共基准测试图数据集上表现出强大的实证性能。

    Feb, 2019

  • 级联循环神经网络用于高光谱图像分类

    本文提出了一种利用门控循环单元的级联循环神经网络模型，通过消除冗余信息和学习互补信息来探索高光谱图像数据的特定属性，同时考虑到其空间信息，拓展至其光谱 - 空间对应模型，并在两个广泛应用的高光谱图像上进行实验证明了其优越性。

    Feb, 2019

  • 分子中的关系发现和融合的光谱多图网络

    本文探讨了谱图卷积网络（GCNs）在变量图结构和大小的情况下解决图分类任务的效力，提出了一种从多关系图中学习的新型多图网络，并成功地在多个化学分类基准测试中取得了竞争性的结果。

    Nov, 2018

  • 基于生成对抗网络和概率图模型的高光谱图像分类

    本文介绍了一种使用生成式对抗网络与概率图模型相集成的方法来进行高光谱图像分类，试图提高分类精度并在数据利用率上更有效地使用大量未标注数据，实验结果表明，这种方法在使用少量数据进行训练时，获得了令人鼓舞的分类准确度。

    Feb, 2018

  • 多模式医学图像的图卷积网络：方法、架构和临床应用

    本综述论文介绍了基于图卷积网络（GCN）的医学图像分析的最新研究进展，包括放射学和组织病理学数据，讨论了 GCN 在疾病诊断和患者康复中的应用，以及其在模型解释、大规模基准测试等方面的技术挑战和发展趋势。

    Feb, 2022