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"主题词=Full Convolutional Autoencoder"
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Utilization of a
full convolutional autoencoder
for the Task of Anomaly Detection in Hyperspectral Imagery
Utilization of a Full Convolutional Autoencoder for the Task...
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引用
2024 International Conference on Machine Learning and Intelligent Computing, MLIC 2024
作者:
Wang, Jingwen
Yu, Yize
Zhao, Rui
Li, Minyi
School of Mathematics and Statistics
Ningbo University 315211 China
Business School
Ningbo University 315211 China
Faculty of Electrical Engineering and Computer Science
Ningbo University 315211 China
Deqing Data Co.
Ltd. 313200 China
The advancement of artificial intelligence has significantly improved the capability to capture background features in hyperspectral images (HSI), thereby demonstrating commendable performance in the domain of hypersp...
详细信息
The advancement of artificial intelligence has significantly improved the capability to capture background features in hyperspectral images (HSI), thereby demonstrating commendable performance in the domain of hyperspectral anomaly detection (HAD). The existing approaches, however, still exhibit certain limitations: (1) The deep feature learning process lacks contextual, anomaly constraints, and prior information. (2) The priority reconstruction of the background cannot be ensured by traditional HSI anomaly detectors based on self-supervised deep learning. (3) The utilization of spatial information in hyperspectral images is limited by the
full
y connected deep network structure of the HSI anomaly detector. The performance of many hyperspectral anomaly detectors is limited by assumptions or presumptions regarding background and anomaly distributions, as these detectors cannot accurately account for the complex real-world distributions. The paper proposes a self-supervised
full convolutional autoencoder
as a solution to address these issues. The effectiveness and performance of the method were confirmed through evaluation on two real hyperspectral datasets, demonstrating superiority over nine other state-of-the-art methods. © 2024 J. Wang, Y. Yu, R. Zhao & M. Li.
关键词:
Anomaly Detection
full convolutional autoencoder
Hyperspectral Image Analysis
Self-Supervised Learning
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