Abstract-Supervised metoder klassificera indata med hjälp av en uppsättning representativa prover för varje klass, så kallade träningsprover. Insamlingen av sådana prover är dyr och tidskrävande. Därför är oövervakad funktionsinlärning, som har snabb tillgång till godtyckliga mängder omärkta data, begreppsmässigt av stort intresse. I detta dokument föreslår vi en ny nätverksarkitektur, helt Conv-Deconv nätverk, för oövervakad spektral-spatial funktion lärande av hyperspektral bilder, som kan utbildas på ett end-to-end sätt. Specifikt, vårt nätverk är baserad på den så kallade encoderdecoder paradigm, d.v.s. den indata 3-D hyperspectral patch först omvandlas till ett typiskt lägre dimensionella utrymme via ett convolutional subnätverk (encoder), och sedan expanderas för att reproducera den ursprungliga data genom ett dekonvolutional subnätverk (dekoder). Men under experimentet fann vi att ett sådant nätverk inte är lätt att optimera. För att ta itu med detta problem förfinar vi den föreslagna nätverksarkitekturen genom att inkludera: 1) resterande lärande och 2) en ny opooling operation som kan använda memorerade max-pooling index. Dessutom, för att förstå den "svarta lådan", gör vi en fördjupad studie av de inlärda funktionskartorna i den experimentella analysen. En mycket intressant upptäckt är att vissa specifika "neuroner" i det första restblocket i det föreslagna nätverket äger god beskrivningskraft för semantiska visuella mönster i objektnivån, vilket ger en möjlighet att uppnå "fri" objektdetektering. Detta dokument, för första gången i fjärranalys gemenskapen, föreslår en end-to-end helt Conv-Deconv nätverk för oövervakad spektral-spatial funktion lärande. Dessutom införs i detta dokument en fördjupad undersökning av inlärda inslag. Experimentella resultat på två allmänt använda hyperspektraldata, Indian Pines och Pavia University, visar konkurrenskraftig prestanda som erhållits genom den föreslagna metoden jämfört med andra studerade metoder. Index Terms-convolutional nätverk, dekonvolutional nätverk, hyperspektral bildklassificering, återstående lärande, oövervakad spektral-spatial funktion lärande.
En end-to-end helt Conv-Deconv nätverk för oövervakade spektral-spatial funktion extraktion i hyperspektral bilder har föreslagits i REF.
Unsupervised Spectral–Spatial Feature Learning via Deep Residual Conv–Deconv Network for Hyperspectral Image Classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}