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polarimetric synthetic aperture radar
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基于异构网络的对比学习方法用于极化合成孔径雷达土地覆盖分类
本文提出了一种基于异质网络对比学习方法 (HCLNet),通过多特征和超像素对未标记的 PolSAR 数据进行高层表示学习,以实现少样本分类。实验表明,与现有方法相比,HCLNet 在三个广泛使用的 PolSAR 基准数据集上具有优势,并通
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3 months ago
SDF2Net: 极化合成孔径雷达图像分类的浅层到深度特征融合网络
在这项研究中,我们提出了一种新的复合值卷积神经网络(Complex-valued CNN)--- Shallow to Deep Feature Fusion Network(SDF2Net),用于极化合成孔径雷达图像分类,并通过对多个最新
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4 months ago
基于黎曼复矩阵卷积网络的极化合成孔径雷达图像分类
提出了一种在 Riemannian 空间中利用复矩阵作为网络输入并定义了 Riemannian 操作来学习复矩阵特征的 Riemann 复矩阵卷积网络,通过附加 CNN 模块增强上下文 Riemann 特征,以及通过快速内核学习方法来学习类
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7 months ago
基于堆叠自编码器的多频极化合成孔径雷达图像特征提取与超像素生成
我们提出了一个多频率极化合成孔径雷达图像分类算法,使用 PolSAR 分解算法从给定图像的每个频带提取了 33 个特征。接着,我们使用两层自编码器来减少输入特征向量的维度,同时保留有用的特征。然后,我们应用简单的线性迭代聚类算法(SLIC)
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8 months ago
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