JavaShuo
栏目
标签
论文解读:BS-Nets: An End-to-End Framework For Band Selection of Hyperspectral Image
时间 2021-01-02
标签
高光谱
python
计算机视觉
机器学习
人工智能
算法
栏目
Python
繁體版
原文
原文链接
BS-Nets: An End-to-End Framework For Band Selection of Hyperspectral Image 选用波段选择的原因:保留了包含在HSI中的主要物理属性,鲁棒性强。 波段选择分为有监督和无监督:无监督又可分为基于排序和基于聚类。基于排序的无监督波段选择方法主要是根据某个度量准则来评价每个波段的重要性,如非高斯度,方差,互信息等;基于聚类的无监督波
>>阅读原文<<
相关文章
1.
论文阅读:Scalable One-Pass Self-Representation Learning for Hyperspectral Band Selection
2.
Variable precision rough set based unsupervised band selection technique for hyperspectral image cla
3.
Hyperspectral Band Selection by Multitask Sparsity Puisuit
4.
调程序感悟:Group lasso-based band selection for hyperspectral image classification
5.
Hyperspectral Band Selection via Adaptive Subspace Partition Strategy
6.
[论文解读]An Efficient Evolutionary Algorithm for Subset Selection with General Cost Constraints
7.
[论文解读]Test Selection for Deep Learning Systems
8.
论文阅读《ASSESSMENT OF FEATURE SELECTION METRICS FOR SENTIMENT ANALYSES: TURKISH MOVIE REVIEWS》
9.
Hyperspectral Image Classification in the Presence of Noisy Labels
10.
【论文浅读】《Deep Pyramidal Residual Networks for Spectral–Spatial Hyperspectral Image Classification》
更多相关文章...
•
C# 文本文件的读写
-
C#教程
•
ARP报文格式详解
-
TCP/IP教程
•
JDK13 GA发布:5大特性解读
•
Scala 中文乱码解决
相关标签/搜索
for...of
for..of
论文解读
selection
hyperspectral
band
image
论文阅读
framework
CV论文阅读
Python
快乐工作
Spring教程
Thymeleaf 教程
MyBatis教程
文件系统
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
Duang!超快Wi-Fi来袭
2.
机器学习-补充03 神经网络之**函数(Activation Function)
3.
git上开源maven项目部署 多module maven项目(多module maven+redis+tomcat+mysql)后台部署流程学习记录
4.
ecliple-tomcat部署maven项目方式之一
5.
eclipse新导入的项目经常可以看到“XX cannot be resolved to a type”的报错信息
6.
Spark RDD的依赖于DAG的工作原理
7.
VMware安装CentOS-8教程详解
8.
YDOOK:Java 项目 Spring 项目导入基本四大 jar 包 导入依赖,怎样在 IDEA 的项目结构中导入 jar 包 导入依赖
9.
简单方法使得putty(windows10上)可以免密登录树莓派
10.
idea怎么用本地maven
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
论文阅读:Scalable One-Pass Self-Representation Learning for Hyperspectral Band Selection
2.
Variable precision rough set based unsupervised band selection technique for hyperspectral image cla
3.
Hyperspectral Band Selection by Multitask Sparsity Puisuit
4.
调程序感悟:Group lasso-based band selection for hyperspectral image classification
5.
Hyperspectral Band Selection via Adaptive Subspace Partition Strategy
6.
[论文解读]An Efficient Evolutionary Algorithm for Subset Selection with General Cost Constraints
7.
[论文解读]Test Selection for Deep Learning Systems
8.
论文阅读《ASSESSMENT OF FEATURE SELECTION METRICS FOR SENTIMENT ANALYSES: TURKISH MOVIE REVIEWS》
9.
Hyperspectral Image Classification in the Presence of Noisy Labels
10.
【论文浅读】《Deep Pyramidal Residual Networks for Spectral–Spatial Hyperspectral Image Classification》
>>更多相关文章<<