基于非参数化预测视图分配的高光谱图像半监督学习
计算机视觉与模式识别
2023-06-21 v1
摘要
高光谱图像(HSI)分类因图像内固有的高光谱信息而当前备受关注。然而,这些图像存在维数灾难问题,通常需要大量样本用于分类等任务,尤其在监督设定下。近来,为以最少标注样本有效训练深度学习模型,自监督与半监督设定中也开始利用无标注样本。本工作中,我们利用半监督学习思想来辅助模型的判别性自监督预训练。所提方法将无标注样本的不同增强视图作为输入,并为它们分配对应于下游任务中标注样本的相同伪标签。我们在两个HSI数据集上训练模型,即Houston数据集(来自2013年数据融合竞赛)与Pavia大学数据集,并表明所提方法优于自监督方法与监督训练。
引用
@article{arxiv.2306.10955,
title = {Semi-Supervised Learning for hyperspectral images by non parametrically predicting view assignment},
author = {Shivam Pande and Nassim Ait Ali Braham and Yi Wang and Conrad M Albrecht and Biplab Banerjee and Xiao Xiang Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.10955},
year = {2023}
}
备注
The paper was submitted in IGARSS, 2023 conference and is not accepted to appear in the proceedings. The page requirement is 4 pages, including references