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文献
J-GLOBAL ID：202102288906216826
整理番号：21A2569681
能動学習プラス深層学習はマルチチャネル画像のための費用効果およびロバストモデルを確立する:ハイパースペクトル画像分類の場合【JST・京大機械翻訳】
Active Learning Plus Deep Learning Can Establish Cost-Effective and Robust Model for Multichannel Image: A Case on Hyperspectral Image Classification
Shi Fangyu
(Institute of Image Communication and Information Processing, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China)
,
Wang Zhaodi
(Institute of Image Communication and Information Processing, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China)
,
Hu Menghan
(Institute of Image Communication and Information Processing, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China)
,
Hu Menghan
(Shanghai Key Laboratory of Multidimensional Information Processing, East China Normal University, Shanghai 200241, China)
,
Hu Menghan
(Key Laboratory of Artificial Intelligence, Ministry of Education, Shanghai 200240, China)
,
Zhai Guangtao
(Institute of Image Communication and Information Processing, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China)
資料名：
Sensors (Web)
(Sensors (Web))
巻： 20 号： 17 ページ： 4975 発行年： 2020年
JST資料番号： U7015A ISSN： 1424-8220 CODEN： SENSC9 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報 発行国： スイス (CHE) 言語： 英語 (EN)
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