跨模态通道权重调整的半监督分类网络
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Semi-supervised Classification Network with Cross-modal Channel Weight Adjustment
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    摘要:

    地物分类是遥感图像领域的重要研究方向, 近年来高光谱图像和激光雷达数据联合分类的技术备受关注. 现有的深度学习模型的分类性能显著依赖于标注样本的丰富度及优质程度, 这在实际应用中常构成重大挑战. 此外, 很多模型未能有效地利用高光谱图像和激光雷达数据的信息互补性. 针对上述问题, 我们提出了一种跨模态通道权重调整的半监督双分支分类网络, 通过注意力机制, 深入剖析两种数据通道之间的相似度, 并据此自适应地调整各通道的权重. 同时, 本文结合一致性正则化与伪标签的半监督方法, 有效地利用了未标记样本的信息. 在针对Houston和MUUFL这两个标志性的联合数据集进行高光谱图像与激光雷达数据联合分类的实验中, 所提方法展现出相较于现有分类模型的显著优势, 有效提高了分类精度与效率.

    Abstract:

    Terrain classification is a crucial research direction in remote sensing imagery. The technology of joint hyperspectral images and LiDAR data classification has drawn much attention in recent years. The classification performance of existing deep learning models significantly depends on the richness and quality of labeled samples, which often poses a major challenge in practical applications. In addition, many models fail to effectively utilize the information complementarity between hyperspectral images and LiDAR data. To solve the above problems, this study proposes a semi-supervised double-branch classification network with cross-modal channel weight adjustment. Through the attention mechanism, the similarity between two data channels is analyzed deeply, and the weight of each channel is adaptively adjusted accordingly. At the same time, the semi-supervised method of consistency regularization and pseudo-labeling is combined to effectively utilize the information of unlabeled samples. In the experiment of joint classification of hyperspectral images and LiDAR data on the two iconic joint datasets of Houston and MUUFL, the proposed method shows significant advantages over existing classification models, effectively improving classification accuracy and efficiency.

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张力予.跨模态通道权重调整的半监督分类网络.计算机系统应用,,():1-12

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  • 收稿日期:2024-08-02
  • 最后修改日期:2024-08-27
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  • 在线发布日期: 2025-01-21
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