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[IEEE 2018年第20届国际多媒体信号处理研讨会(MMSP) - 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华(2018年8月29日-8月31日)] 2018 IEEE第20届国际多媒体信号处理研讨会(MMSP) - 高光谱图像分类的深度迁移学习

DOI：10.1109/MMSP.2018.8547139 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 高光谱图像（HSI）包含海量样本、大量波段以及随机出现的冗余信息。对此类复杂数据进行分类具有挑战性，且分类性能通常受标注训练样本数量的显著影响。采集这类标注样本既耗时又费力，这促使人们萌生从其他既有相关图像中借用和复用标注样本的思路。因此，能够缓解现有高光谱图像与新图像之间语义差异的迁移学习方法，近年来日益受到研究关注。然而，现有针对高光谱图像的迁移学习方法主要聚焦于如何克服图像间的差异，在迁移过程中可能忽略了高层潜在特征?；谡庖还鄄?，本文提出两个新思路：通过构建并连接源与目标高光谱数据的高层特征，进一步克服跨域差异。与现有方法不同，所提出的分类框架无需目标域的先验知识，且适用于同质与异质高光谱数据。真实高光谱图像的实验结果表明，该方法对高光谱图像分类具有重要意义。
作者： Jianzhe Lin，Rabab Ward，Z. Jane Wang
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为解决高光谱图像分类中标记训练样本有限的问题，提出一种深度迁移学习模型，通过构建并连接源域与目标域之间的高层特征来克服跨域差异，且无需目标域的先验知识。

研究成果

提出的DTLM方法通过利用深度神经网络和典型相关分析，有效解决了高光谱图像分类中的语义鸿沟问题，在无需目标域标注样本的情况下实现了高精度分类。该方法在遥感迁移学习领域展现出应用前景，但目前仅适用于二分类任务，未来需进一步扩展至多分类并拓宽应用范围。

研究不足

当前框架仅适用于二分类任务，可能无法直接扩展至多分类场景。该方案需谨慎调整参数（如网络层数和神经元数量），这些参数会影响性能表现。该方法仅在特定数据集（华盛顿购物中心与帕维亚大学）上测试过，其对其他高光谱或非高光谱数据集的泛化能力尚未得到充分验证。

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