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【2h】

Active Learning via Multi-View and Local Proximity Co-Regularization for Hyperspectral Image Classification

机译：基于多视图和局部邻近协正的主动学习在高光谱图像分类中的应用

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Wei Di; Student Member; Melba M. Crawford;
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年度 2014
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1. Active Learning via Multi-View and Local Proximity Co-Regularization for Hyperspectral Image Classification [J] . Di W., Crawford M. M. Selected Topics in Signal Processing, IEEE Journal of . 2011,第3期

机译：通过多视图和局部邻近正则化进行主动学习以实现高光谱图像分类
2. A Kernel-Based Extreme Learning Machine Framework for Classification of Hyperspectral Images Using Active Learning [J] . Pradhan Monoj K., Minz Sonajharia, Shrivastava Vimal K. Journal of the Indian Society of Remote Sensing . 2019,第10期

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3. Spatial-prior generalized fuzziness extreme learning machine autoencoder-based active learning for hyperspectral image classification [J] . Ahmad Muhammad, Shabbir Sidrah, Oliva Diego, Optik: Zeitschrift fur Licht- und Elektronenoptik: = Journal for Light-and Electronoptic . 2020,第期

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4. Multi-view adaptive disagreement based active learning for hyperspectral image classification [C] . Wei Di, Crawford M.M. 2010 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium . 2010

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6. Active Learning Plus Deep Learning Can Establish Cost-Effective and Robust Model for Multichannel Image: A Case on Hyperspectral Image Classification [O] . Fangyu Shi, Zhaodi Wang, Menghan Hu, 2020

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