Abstract-A generative adversarial network (GAN) innehåller vanligtvis ett generativt nätverk och ett diskriminerande nätverk i konkurrens med varandra. GAN har visat sin förmåga i en mängd olika tillämpningar. I detta dokument undersöks nyttan och effektiviteten av GAN för klassificering av hyperspektrala bilder (HSI) för första gången. I den föreslagna GAN, en convolutional neural network (CNN) är utformad för att diskriminera ingångar och en annan CNN används för att generera så kallade falska ingångar. De tidigare nämnda CNNs utbildas tillsammans: den generativa CNN försöker att generera falska ingångar som är så verkliga som möjligt, och den diskriminerande CNN försöker klassificera de verkliga och falska ingångar. Denna typ av kontradiktorisk träning förbättrar den allmänna förmågan hos det diskriminativa CNN, vilket är mycket viktigt när träningsproven är begränsade. Särskilt föreslår vi två system: 1) en väl utformad 1D-GAN som en spektral klassificerare och 2) en robust 3D-GAN som en spektral-spatial klassificerare. Dessutom, den genererade adver-
För klassificering av hyperspektrala bilder (HSI) Zhu et al. I Ref föreslogs två system: 1) en väl utformad 1D GAN som en spektral klassificering och 2) en robust 3D GAN som en spektral-spatial klassificering.
Generative Adversarial Networks for Hyperspectral Image Classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}