基于主动学习的高光谱图像分类

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高光谱图像分类普遍采用监督学习方法,但是监督学习方法需要大量的训练样本,而高光谱图像中标记样本少并且获取大量标记样本困难,导致分类精度较低。本文基于主动学习方法,设计了高光谱图像分类方法,在少量的已标记样本情况下获得高精度的分类效果。论文的主要结果如下:(1)针对高光谱图像中标记样本不足的问题,本文提出了一种基于主动深度学习的高光谱图像分类方法。该方法根据卷积神经网络输出机制,设计了最大熵和输出差值的主动学习采样策略。利用采样策略选择对分类模型有价值的样本,提高分类性能。高光谱图像分类实验结果表明:
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