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基于 Wasserstein 距离与生成对抗网络的高光谱图像分类 被引量:1
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作者 曹国 张友强 《计算机系统应用》 2024年第2期13-22,共10页
近年来,基于生成对抗网络的高光谱图像分类方法取得了很大进展.它们虽可以缓解训练样本数量有限的问题,但是容易受到训练数据不平衡的影响,并且存在模式崩溃问题.针对这些问题,提出了一种用于高光谱图像分类的SPCA-AD-WGAN模型.首先,为... 近年来,基于生成对抗网络的高光谱图像分类方法取得了很大进展.它们虽可以缓解训练样本数量有限的问题,但是容易受到训练数据不平衡的影响,并且存在模式崩溃问题.针对这些问题,提出了一种用于高光谱图像分类的SPCA-AD-WGAN模型.首先,为了解决训练数据不平衡导致分类精度降低的问题,添加了单独的分类器,与判别器分开训练.其次,将Wasserstein距离引入网络,以缓解GAN模型崩溃的问题;在两个HSI数据集上的实验结果表明,SPCA-AD-WGAN具有更好的分类性能. 展开更多
关键词 高光谱图像 生成对抗网络 分类
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