UNet-PRFN: A Lightweight Network Based on 3D U-Net for Few-Shot Hyperspectral Image Classification

2025
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Buchkapitel

Erschienen in:

Verfasst von: Yafeng Wang; Yi Liu; Caihong Mu
Erschienen in: Advanced Intelligent Computing Technology and Applications
Verlag: Springer Nature Singapore

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Abstract

Over the past few years, the application of few-shot learning (FSL) in hyperspectral image (HSI) classification has emerged as a popular research area. Therefore, this paper proposes a lightweight network named UNet-PRFN (U-Net with principal component analysis and rotate-flip-noise augmentation) based on 3D U-Net. Firstly, we reduce redundant data and enhance sample diversity through dimensionality reduction by using principal component analysis (PCA) and data augmentation by using rotate-flip-noise (RFN). Then, we design a 3D-U-Net-like structure aimed at generating more discriminative features by employing segmentation and recombination strategies. Finally, we apply small-sample loss function and comparative loss function to minimize the sample distribution entropy. Our experiments demonstrate that the proposed approach surpasses multiple current leading models across four publicly accessible datasets.

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Metadaten
Literatur

Titel: UNet-PRFN: A Lightweight Network Based on 3D U-Net for Few-Shot Hyperspectral Image Classification
Verfasst von: Yafeng Wang
Yi Liu
Caihong Mu
Verlag: Springer Nature Singapore
Buch: Advanced Intelligent Computing Technology and Applications
Print ISBN: 978-981-9698-04-2

Electronic ISBN: 978-981-9698-05-9

Copyright-Jahr: 2025
DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-96-9805-9_21

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