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【24h】

Validating Hyperspectral Image Segmentation

机译：验证高光谱图像分割

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Hyperspectral satellite imaging attracts enormous research attention in the remote sensing community, and hence, automated approaches for precise segmentation of such imagery are being rapidly developed. In this letter, we share our observations on the strategy for validating hyperspectral image segmentation algorithms currently followed in the literature, and show that it can lead to overoptimistic experimental insights. We introduce a new routine for generating segmentation benchmarks and use it to elaborate ready-to-use hyperspectral training-test data partitions. They can be utilized for fair validation of new and existing algorithms without any training-test data leakage.
机译：高光谱卫星成像在遥感领域引起了巨大的研究关注，因此，用于这种图像的精确分割的自动化方法正在迅速发展。在这封信中，我们分享了我们对当前文献中采用的验证高光谱图像分割算法的策略的观察，并表明它可能导致过度乐观的实验见解。我们引入了一个新的例程来生成细分基准，并将其用于精心准备的即用型高光谱训练测试数据分区。它们可用于公平验证新算法和现有算法，而不会进行任何训练测试数据泄漏。

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