返回
HSIseg: Progressively enhanced extensible multi-modality framework for large patch-wise hyperspectral image segmentation
DOI:10.1016/j.neucom.2025.132261.png)
摘要
En 中文
• 大 Patch 智能传感器图像分割模型。
• 可扩展的单模态和多模态框架。
• 带有自适应伪标签的渐进式学习。
• 突破小 Patch 尺寸限制。
• 在五个小样本数据集上取得满意性能。
Keyword:
Hyperspectral image segmentation
Hyperspectral image classification
Deep learning
Neural networks
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取,主要内容包括:简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
6.5
论文数:
2.5W
被引数:
6.5W
机构
引用论文
Exploring the U-Net plus plus Model for Automatic Brain Tumor SegmentationU-net plus plus模型用于脑肿瘤自动分割的探讨
IEEE ACCESS
IF3.6
Beyond the Patchwise Classification: Spectral-Spatial Fully Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification超越Patchwise分类: 用于高光谱图像分类的光谱空间完全卷积网络
TransUNet: Rethinking the U-Net architecture design for medical image segmentation through the lens of transformersTransunnet: 通过变形金刚的镜头重新思考医学图像分割的u-net架构设计
MEDICAL IMAGE ANALYSIS
IF11.8
GAF-Net: Geometric Contextual Feature Aggregation and Adaptive Fusion for Large-Scale Point Cloud Semantic SegmentationGaf-net: 大规模点云语义分割的几何上下文特征聚合与自适应融合

