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《SGT: A Generalized Processing Model for 1-D Remote Sensing Signal Classification》

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论文 SGT: A Generalized Processing Model for 1-D Remote Sensing Signal Classification

本库是对论文SGT: A Generalized Processing Model for 1-D Remote Sensing Signal Classification的 pytorch 版本的原始代码。



图 1. SGT论文框架.



图 2. shift模块计算过程.



图 3. grad 模块计算过程.



图 4. patch split的改进.



图 5. 区别非连续性数据,音频数据不可用.



图 6. 在磁异常信号数据上的效果.



图 7. 高光谱不连续数据集上的效果.



图 8. 心电图MiT-BiH数据集上的效果.



图 9. shift和grad设置的消融实验.



图 10. 消融实验.



图 11. 高光谱分类效果.



图 12. 磁异常检测的对比试验.

论文错误更正

  1. Section II.D

$$ Embedding_{grad}(g) = g \cdot tanh(V^T)$$

$$ Embedding_{grad}(g) = g \times tanh(V^T) $$

Citation

如果您发现此存储库对您的研究有用,请考虑引用以下论文

@ARTICLE{9964184,
  author={anonymity},
  journal={IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters},
  title={SGT: A Generalized Processing Model for 1-D Remote Sensing Signal Classification},
  year={2022},
  volume={19},
  number={},
  pages={1-5},
  doi={10.1109/LGRS.2022.3224933}}

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