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A Tensor Decomposition Method for Unsupervised Feature Learning on Satellite Imagery

机译:卫星图像上无监督特征学习的张量分解方法

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摘要

We introduce a tensor factorization approach to unsupervised feature learning of hyper-spectral imagery, and demonstrate its effectiveness on land type classification of publicly available datasets. The results show that this approach can produce state of the art accuracy, compared to other methods for feature learning in the classification task.
机译:我们介绍了一种张量因子化方法,对无谱图像的无监督特征学习,并展示其对公共数据集的土地类型分类的有效性。结果表明,与分类任务中的特征学习的其他方法相比,该方法可以产生最新的技术准确性。

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