| Año | Título | Autor/a |
| 2018-11 | A New Deep Convolutional Neural Network for Fast Hyperspectral Image Classification | Paoletti Ávila, Mercedes Eugenia; Haut Hurtado, Juan Mario; Plaza Miguel, Javier; Plaza Miguel, Antonio J.; Universidad de Extremadura. Departamento de Tecnología de los Computadores y de las Comunicaciones |
| 2018-11 | A New Deep Generative Network for Unsupervised Remote Sensing Single-Image Super-Resolution | Haut Hurtado, Juan Mario; Fernández Beltrán, Rubén; Paoletti Ávila, Mercedes Eugenia; Plaza Miguel, Javier; Plaza Miguel, Antonio J.; Pla, Filiberto; Universidad de Extremadura. Departamento de Tecnología de los Computadores y de las Comunicaciones |
| 2020-04 | A single model CNN for hyperspectral image denoising | Maffei, Alessandro; Haut Hurtado, Juan Mario; Paoletti Ávila, Mercedes Eugenia; Plaza Miguel, Javier; Bruzzone, Lorenzo; Plaza Miguel, Antonio J.; Universidad de Extremadura. Departamento de Tecnología de los Computadores y de las Comunicaciones |
| 2019-11 | Active Learning With Convolutional Neural Networks for Hyperspectral Image Classification Using a New Bayesian Approach | Haut Hurtado, Juan Mario; Paoletti Ávila, Mercedes Eugenia; Plaza Miguel, Javier; Li, Jun; Plaza Miguel, Antonio J.; Universidad de Extremadura. Departamento de Tecnología de los Computadores y de las Comunicaciones |
| 2018-10 | Capsule networks for hyperspectral image classification | Paoletti Ávila, Mercedes Eugenia; Haut Hurtado, Juan Mario; Fernández Beltrán, Rubén; Plaza Miguel, Javier; Plaza Miguel, Antonio J.; Pla, Filiberto |
| 2020-04 | Cloud Deep Networks for Hyperspectral Image Analysis | Haut Hurtado, Juan Mario; Gallardo Jaramago, José Antonio; Paoletti Ávila, Mercedes Eugenia; Cavallaro, Gabriele; Plaza Miguel, Javier; Plaza Miguel, Antonio J.; Riedel, Morris; Universidad de Extremadura. Departamento de Tecnología de los Computadores y de las Comunicaciones |
| 2019-12 | Deep learning classifiers for hyperspectral imaging: A review | Paoletti Ávila, Mercedes Eugenia; Haut Hurtado, Juan Mario; Plaza Miguel, Javier; Plaza Miguel, Antonio J.; Universidad de Extremadura. Departamento de Tecnología de los Computadores y de las Comunicaciones |
| 2019-02 | Deep Pyramidal Residual Networks for Spectral–Spatial Hyperspectral Image Classification | Paoletti Ávila, Mercedes Eugenia; Haut Hurtado, Juan Mario; Fernández Beltrán, Rubén; Plaza Miguel, Javier; Plaza Miguel, Antonio J.; Pla, Filiberto; Universidad de Extremadura. Departamento de Tecnología de los Computadores y de las Comunicaciones |
| 2021-08 | Distributed Deep Learning for Remote Sensing Data Interpretation | Haut Hurtado, Juan Mario; Paoletti Ávila, Mercedes Eugenia; Moreno Álvarez, Sergio; Plaza Miguel, Javier; Rico Gallego, Juan Antonio; Plaza Miguel, Antonio J.; Universidad de Extremadura. Departamento de Tecnología de los Computadores y de las Comunicaciones |
| 2021 | FLOP-reduction through memory allocations within CNN for Hyperspectral Image Classification | Paoletti Ávila, Mercedes Eugenia; Haut Hurtado, Juan Mario; Tao, Xuanwen; Plaza Miguel, Javier; Plaza Miguel, Antonio J.; Universidad de Extremadura. Departamento de Tecnología de los Computadores y de las Comunicaciones |
| 2020 | Training deep neural networks: a static load balancing approach | Moreno Álvarez, Sergio; Haut Hurtado, Juan Mario; Paoletti Ávila, Mercedes Eugenia; Rico Gallego, Juan Antonio; Díaz Martín, Juan Carlos; Plaza Miguel, Javier; Universidad de Extremadura. Departamento de Ingeniería de Sistemas Informáticos y Telemáticos |
| 2021 | U-IMG2DSM: Unpaired Simulation of Digital Surface Models With Generative Adversarial Networks | Paoletti Ávila, Mercedes Eugenia; Haut Hurtado, Juan Mario; Ghamisi, Pedram; Yokoya, Naoto; Plaza Miguel, Javier; Plaza Miguel, Antonio J.; Universidad de Extremadura. Departamento de Tecnología de los Computadores y de las Comunicaciones |
| 2019-10 | Visual Attention-Driven Hyperspectral Image Classification | Haut Hurtado, Juan Mario; Paoletti Ávila, Mercedes Eugenia; Plaza Miguel, Javier; Plaza Miguel, Antonio J.; Universidad de Extremadura. Departamento de Tecnología de los Computadores y de las Comunicaciones |
