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Hyperspectral Image Classification using EfficientNet-B4 with Search and Rescue Operation Algorithm

International journal of computer science and network security : IJCSNS, v.23 no.12, 2023년, pp.213 - 219  

S.Srinivasan (School of Computer Science and Engineering, VIT University) ,  K.Rajakumar (School of Computer Science and Engineering, VIT University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In recent years, popularity of deep learning (DL) is increased due to its ability to extract features from Hyperspectral images. A lack of discrimination power in the features produced by traditional machine learning algorithms has resulted in poor classification results. It's also a study topic to ...

주제어

#Deep Learning   #Features   #EfficientNet-B4   #Search and Rescue Operation   #Learning Rate   #Overfitting  

표/그림 (7)

참고문헌 (20)

  1. Ghosh P. Deep Learning to Diagnose Diseases and Security？in 5G Healthcare Informatics. InMachine Learning and？Deep Learning Techniques for Medical Science 2022 (pp.？279-331). CRC Press. 

  2. Kwon HE, Kim JN, Kwon MJ, Lee JR, Kim SC, Nam JH,？Kim BJ. The traditional medicine bojungikki-tang？increases intestinal motility. Pharmacognosy Magazine.？2021 Jan 1;17(5):1. 

    상세보기

  3. Manoharan, J. S., Sakthivel, T. G., Sangeetha, M., Sivamani.？& Md. Saad Patel. (2022). A hybrid fuzzy based cross？neighbor filtering (HF-CNF) for image enhancement of？fine and coarse powder scanned electron microscopy？(SEM) images. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems,？42(6), 6159-6169. doi:10.3233/JIFS-212561. 

    상세보기 crossref

  4. Wang Y, Mao H, Xu G, Zhang X, Zhang Y. A Rapid？Detection Method for Fungal Spores from Greenhouse？Crops Based on CMOS Image Sensors and Diffraction？Fingerprint Feature Processing. Journal of Fungi. 2022？Apr 6;8(4):374. 

    상세보기

  5. Li L, Li W, Du Q, Tao R. Low-rank and sparse？decomposition with mixture of Gaussian for hyperspectral anomaly detection. IEEE Trans Cybern 2021;51(9):4363e72. 

  6. Xu X, Zhao M, Yang J, Xiong Y, Pang F, Tan Z, Luo M.？3D laser scanning strategy based on cascaded deep neural？network. Def Techno 2021. 

  7. Chen, Y.; Zhu, K.; Zhu, L.; He, X.; Ghamisi, P.;？Benediktsson, J.A. Automatic design of convolutional？neural network for hyperspectral image classification.？IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2019, 57, 7048-7066. 

    상세보기

  8. Huang, H.; Duan, Y.; He, H.; Shi, G. Local linear spatial-spectral probabilistic distribution for hyperspectral image？classification. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2020, 58,？1259-1272. 

  9. Li Y, Zhang H, Shen Q. Spectral-spatial classification of？hyperspectral imagery with 3D convolutional neural？network. Rem Sens 2017;9(1):67. 

  10. Zhu L, Chen Y, Ghamisi P, Benediktsson J. Generative？adversarial networks for hyperspectral image classification.？IEEE Trans Geosci Rem Sens 2018;56(9): 5046e63. 

  11. Roy, S.K.; Krishna, G.; Dubey, S.R.; Chaudhuri, B.B.？HybridSN: Exploring 3-D-2-D CNN feature hierarchy for？hyperspectral image classification. IEEE Geosci. Remote？Sens. Lett. 2020, 17, 277-281. 

  12. Zhu, L.; Chen, Y.; Ghamisi, P.; Benediktsson, J.A.？Generative adversarial networks for hyperspectral image？classification. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2018, 56,？5046-5063. 

  13. Paoletti, M.E.; Haut, J.M.; Fernandez-Beltran, R.; Plaza, J.;？Plaza, A.J.; Pla, F. Deep pyramidal residual networks for？spectral-spatial hyperspectral image classification. IEEE？Trans. Geosci. Remote Sens. 2019, 57, 740-754. 

    상세보기

  14. Zhu, M.; Jiao, L.; Liu, F.; Yang, S.; Wang, J. Residual？spectral-spatial attention network for hyperspectral image？classification. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2021, 59,？449-462. 

  15. Ma, W.; Yang, Q.; Wu, Y.; Zhao, W.; Zhang, X. Double-branch multiattention mechanism network for？hyperspectral image classification. Remote Sens. 2019, 11,？1307. 

    상세보기

  16. Li, R.; Zheng, S.; Duan, C.; Yang, Y.; Wang, X.？Classification of Hyperspectral Image Based on Double-Branch Dual-Attention Mechanism Network. Remote Sens.？2020, 12, 582. 

    상세보기

  17. Cui, Y.; Yu, Z.; Han, J.; Gao, S.; Wang, L. Dual-Triple？Attention Network for Hyperspectral Image Classification？Using Limited Training Samples. IEEE Geosci. Remote？Sens. Lett. 2021, 19, 1-5. 

  18. Roy, S.K.; Manna, S.; Song, T.; Bruzzone, L. Attention-Based Adaptive Spectral Spatial Kernel ResNet for？Hyperspectral Image Classification. IEEE Trans. Geosci.？Remote Sens. 2020, 59, 7831-7843. 

  19. P. Zhong B. Du L. Zhang S. Wan, C. Gong and J. Yang.？Multiscale dynamic graph convolutional network for？hyperspectral image classification. IEEE Trans. Geosci.？Remote Sens., 58(5):3162-3177, 2019. 

  20. Sun, W., Yang, G., Peng, J. and Du, Q., 2019. Lateral-slice？sparse tensor robust principal component analysis for？hyperspectral image classification. IEEE Geoscience and？Remote Sensing Letters, 17(1), pp.107-111. 

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