Temperature scaling unmixing framework based on convolutional autoencoder
•Different degrees of sparsity constraints are imposed adaptively in deep learning networks by temperature scaling techniques.•By considering the distribution of ground objects, it has good generalization in the real scene.•The framework is a new spatial level constraint method and can be transferre...
Uloženo v:
| Vydáno v: | International journal of applied earth observation and geoinformation Ročník 129; s. 103864 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Elsevier B.V
01.05.2024
Elsevier |
| Témata: | |
| ISSN: | 1569-8432, 1872-826X |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!