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Scalable One-Pass Self-Representation Learning for Hyperspectral Band Selection

机译:高光谱波段选择的可扩展单程自表示学习

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摘要

For applications based on hyperspectral imagery (HSI), selecting informative and representative bands without the degradation of performance is a challenging task in the context of big data. In this paper, an unsupervised band selection method, scalable o
机译:对于基于高光谱图像(HSI)的应用程序,在大数据环境下选择信息丰富且具有代表性的频段而不降低性能是一项艰巨的任务。本文提出了一种无监督的频带选择方法

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