转导式少镜头分类
通过注意力特征嵌入与迭代原型精化，在极少标记样本下实现高光谱图像的高精度分类。
席博博 · Yun, Zhang · 李娇娇 · 黄炎 · 李云松 · 李赞 · Chanussot, Jocelyn
IEEE Transactions on Image Processing 2025
模型在四个标准基准上使用1到5个标记样本即取得优越性能，显著降低了数据标注需求。
采用转导式方法，在推理时通过迭代图基原型精化方案实现测试时自适应，使类中心更具代表性，从而提升分类精度。
通过注意力特征嵌入网络和通道校准模块增强信息特征并抑制冗余特征，更充分利用高光谱图像的光谱-空间信息。