Dual-Branch Autoencoder with Clustering Information for Hyperspectral Blind Unmixing

Deep learning methods, especially autoencoder-based methods, have become increasingly prevalent in the domain of hyperspectral blind unmixing. However, many models still have a limitation, that is, they cannot fully extract spatial and spectral information from hyperspectral images. In this paper, a...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium proceedings s. 9139 - 9142
Hlavní autoři:	Zong, Hongru, Liu, Jianjun
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 07.07.2024
Témata:	autocoder clustering information Convolution Data mining Deep learning Geoscience and remote sensing hyperspectral blind unmixing Hyperspectral imaging Task analysis
ISSN:	2153-7003
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!