· 2015
Evrişimli Sinir Ağları ile Hiper Spektral Veri Sınıflandırması için Derin Gözetimli Öğrenme
Deep supervised learning for hyperspectral data classification through convolutional neural networks
- 998atıf
- 2015yıl
Kısa özet
Evrişimli Sinir Ağları (CNN) ve Çok Katmanlı Algılayıcılar (MLP) kullanan bir derin öğrenme yaklaşımı, el yapımı özelliklere dayanan geleneksel yöntemlere göre üstünlük sağlayarak hiper spektral veri sınıflandırması için özellik çıkarımını otomatikleştirir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Hiper spektral veri sınıflandırması için bir derin öğrenme yöntemi önerir.
- Otomatik hiyerarşik özellik çıkarımı için bir CNN kullanır.
- Nihai sınıflandırma görevi için bir MLP kullanır.
- El yapımı özelliklere dayanan geleneksel örüntü tanıma yöntemlerinden daha iyi performans gösterir.
- Yaygın olarak kullanılan veri kümelerinde doğrulanmış, yüksek doğruluk göstermiştir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Spectral observations along the spectrum in many narrow spectral bands through hyperspectral imaging provides valuable information towards material and object recognition, which can be consider as a classification task. Most of the existing studies and research efforts are following the conventional pattern recognition paradigm, which is based on the construction of complex handcrafted features. However, it is rarely known which features are important for the problem at hand. In contrast to these approaches, we propose a deep learning based classification method that hierarchically constructs high-level features in an automated way. Our method exploits a Convolutional Neural Network to encode pixels' spectral and spatial information and a Multi-Layer Perceptron to conduct the classification task. Experimental results and quantitative validation on widely used datasets showcasing the potential of the developed approach for accurate hyperspectral data classification.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır., 2015 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Medya Teknolojisi
Media TechnologyEngineering