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...
Uložené v:
| Vydané v: | International journal of applied earth observation and geoinformation Ročník 129; s. 103864 |
|---|---|
| Hlavní autori: | , , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | English |
| Vydavateľské údaje: |
Elsevier B.V
01.05.2024
Elsevier |
| Predmet: | |
| ISSN: | 1569-8432, 1872-826X |
| On-line prístup: | Získať plný text |
| Tagy: |
Pridať tag
Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!
|
Buďte prvý, kto okomentuje tento záznam!