基于焦点损失的半监督高光谱图像分类

• 作者: 丁云 夏懿 张凯琳 章军 阎庆
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱图像分类 半监督 焦点损失 深度学习 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 1030-1037
• 页数: 8页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 7129字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019081390

摘要

针对高光谱图像(HSI)训练数据获取困难的问题,采用了一种新的HSI半监督分类框架,该框架利用有限的标记数据和丰富的未标记数据来训练深度神经网络.同时,由于高光谱样本分布是不平衡的,导致不同样本分类难度存在巨大差异,采用原始交叉熵损失函数无法刻画这种分布特征,因而分类效果不理想.为了解决这个问题,在半监督分类框架中提出一种基于焦点损失的多分类目标函数.最后,考虑到HSI的空间信息对分类的影响,结合马尔可夫随机场(MRF),利用样本空间特征进一步改善分类效果.在两个常用的HSI数据集上,将所提方法与多种典型算法进行了实验对比分析,实验结果表明所提方法能够产生优于其他对比方法的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章军	安徽大学电气工程与自动化学院	10	2	1.0	1.0
2	阎庆	安徽大学电气工程与自动化学院	10	94	6.0	9.0
3	夏懿	安徽大学电气工程与自动化学院	8	9	2.0	2.0
4	张凯琳	安徽大学电气工程与自动化学院	1	0	0.0	0.0