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Hyperspectral anomaly detection via memory‐augmented autoencoders

CAAI Transactions on Intelligence Technology 2023年第4期8卷 1274-1287页

作者： Zhe Zhao Bangyong Sun Faculty of Printing Packaging Engineering and Digital Media TechnologyXi'an University of TechnologyXi'anChina Norwegian Colour and Visual Computing Laboratory Norwegian University of Science and TechnologyGjovikNorway

Recently,the autoencoder(AE)based method plays a critical role in the hyperspectral anomaly detection ***,due to the strong generalised capacity of AE,the abnormal samples are usually reconstructed well along with the normal background ***,in order to separate anomalies from the background by calculating reconstruction errors,it can be greatly beneficial to reduce the AE capability for abnormal sample reconstruction while maintaining the background reconstruction performance.A memory‐augmented autoencoder for hyperspectral anomaly detection(MAENet)is proposed to address this challenging ***,the proposed MAENet mainly consists of an encoder,a memory module,and a ***,the encoder transforms the original hyperspectral data into the low‐dimensional latent ***,the latent representation is utilised to retrieve the most relevant matrix items in the memory matrix,and the retrieved matrix items will be used to replace the latent representation from the ***,the decoder is used to reconstruct the input hyperspectral data using the retrieved memory *** this strategy,the background can still be reconstructed well while the abnormal samples *** conducted on five real hyperspectral anomaly data sets demonstrate the superiority of the proposed method.

关键词： anomaly detection hyperspectral images memory autoencoder

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