Assessing the Adaptability of Self-Supervised Learning Methods for Small-Scale Hyperspectral Imaging
Author:
Affiliation:
1. Sapienza University,Rome,Italy
2. KU Leuven,Gent,Belgium
3. Leonardo Labs,Rome,Italy
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx8/10640349/10640352/10642131.pdf?arnumber=10642131
Reference14 articles.
1. Self-Supervised Visual Feature Learning With Deep Neural Networks: A Survey
2. Self-supervised Learning: Generative or Contrastive
3. Deep Learning for Classification of Hyperspectral Data: A Comparative Review
4. Deep Learning-Based Classification of Hyperspectral Data
5. Classification of hyperspectral remote sensing images using different dimension reduction methods with 3D/2D CNN
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