基于双池化特征加权结构CNN的图像分类

传统的池化方式会造成特征信息丢失,导致卷积神经网络中提取的特征信息不足。为了提高卷积神经网络在图像分类过程中的准确率,优化其学习性能,本文在传统池化方式的基础上提出一种双池化特征加权结构的池化算法,利用最大池化和平均池化2种方式保留更多的有价值的特征信息,并通过遗传算法对模型进行优化。通过训练不同池化方式的卷积神经网络,研究卷积神经网络在不同数据集上的分类准确率和收敛速度。实验在遥感图像数据集NWPU-RESISC45和彩色图像数据集Cifar-10上对采用几种池化方式的卷积神经网络分类结果进行对比验证,结果分析表明：双池化特征加权结构使得卷积神经网络的分类准确率有很大程度的提高,同时模型的收敛速度得到进一步提高。     

基于LK-3DCNN网络特征的高光谱遥感图像分类算法

传统的高光谱图像分类方法均采用手工提取特征的方式,其表达能力有限,不能满足分类任务的高精度需求。因此,提出一种基于LK-3D卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）特征的高光谱遥感图像分类算法。该算法结合空洞卷积和三维卷积神经网络的双分支融合结构,对遥感图像进行深度特征提取,有利于提升小样本高光谱遥感图像数据分类的性能。在公开的3组高光谱遥感图像数据集上,与主成分分析（Principal Components Analysis,PCA）+3DCNN、PCA+3D-2DCNN算法进行对比,实验结果表明所提出的双分支融合网络提升了高光谱遥感图像的分类精度,具有较好的鲁棒性。     

高分辨卫星图像卷积神经网络分类模型

目的 卫星图像往往目标、背景复杂而且带有噪声,因此使用人工选取的特征进行卫星图像的分类就变得十分困难。提出一种新的使用卷积神经网络进行卫星图像分类的方案。使用卷积神经网络可以提取卫星图像的高层特征,进而提高卫星图像分类的识别率。方法 首先,提出一个包含六类图像的新的卫星图像数据集来解决卷积神经网络的有标签训练样本不足的问题。其次,使用了一种直接训练卷积神经网络模型和3种预训练卷积神经网络模型来进行卫星图像分类。直接训练模型直接在文章提出的数据集上进行训练,预训练模型先在ILSVRC（the ImageNet large scale visual recognition challenge）-2012数据集上进行预训练,然后在提出的卫星图像数据集上进行微调训练。完成微调的模型用于卫星图像分类。结果 提出的微调预训练卷积神经网络深层模型具有最高的分类正确率。在提出的数据集上,深层卷积神经网络模型达到了99.50%的识别率。在数据集UC Merced Land Use上,深层卷积神经网络模型达到了96.44%的识别率。结论 本文提出的数据集具有一般性和代表性,使用的深层卷积神经网络模型具有很强的特征提取能力和分类能力,且是一种端到端的分类模型,不需要堆叠其他模型或分类器。在高分辨卫星图像的分类上,本文模型和对比模型相比取得了更有说服力的结果。     

残差密集空间金字塔网络的城市遥感图像分割

目的 遥感图像语义分割是根据土地覆盖类型对图像中每个像素进行分类,是遥感图像处理领域的一个重要研究方向。由于遥感图像包含的地物尺度差别大、地物边界复杂等原因,准确提取遥感图像特征具有一定难度,使得精确分割遥感图像比较困难。卷积神经网络因其自主分层提取图像特征的特点逐步成为图像处理领域的主流算法,本文将基于残差密集空间金字塔的卷积神经网络应用于城市地区遥感图像分割,以提升高分辨率城市地区遥感影像语义分割的精度。方法 模型将带孔卷积引入残差网络,代替网络中的下采样操作,在扩大特征图感受野的同时能够保持特征图尺寸不变;模型基于密集连接机制级联空间金字塔结构各分支,每个分支的输出都有更加密集的感受野信息;模型利用跳线连接跨层融合网络特征,结合网络中的高层语义特征和低层纹理特征恢复空间信息。结果 基于ISPRS （International Society for Photogrammetry and Remote Sensing） Vaihingen地区遥感数据集展开充分的实验研究,实验结果表明,本文模型在6种不同的地物分类上的平均交并比和平均F₁值分别达到69.88%和81.39%,性能在数学指标和视觉效果上均优于SegNet、pix2pix、Res-shuffling-Net以及SDFCN （symmetrical dense-shortcut fully convolutional network）算法。结论 将密集连接改进空间金字塔池化网络应用于高分辨率遥感图像语义分割,该模型利用了遥感图像不同尺度下的特征、高层语义信息和低层纹理信息,有效提升了城市地区遥感图像分割精度。     

基于脉冲卷积神经网络稀疏表征的高分辨率遥感图像场景分类方法

遥感图像场景分类对土地资源管理具有重要意义,然而高分辨率遥感图像中地物分布复杂,图像中存在着与当前场景无关的冗余信息,会对场景的精确分类造成影响.对此,提出一种基于脉冲卷积神经网络(SCNN)稀疏表征的场景分类方法.从稀疏表征出发,利用脉冲神经元的稀疏脉冲输出特性,设计脉冲卷积神经网络,去除遥感图像中与场景无关的冗余信息,实现对图像的稀疏表征;提出基于脉冲输出交叉熵损失函数的反向传播算法,在该算法的基础上利用梯度下降训练脉冲卷积神经网络,优化网络参数,实现遥感图像场景分类;通过实验验证方法的有效性,将所提出方法应用于Google和UCM两个遥感图像数据集,并与传统的卷积神经网络(CNN)进行对比.实验结果表明,所提出方法可以对遥感图像进行稀疏表征,实现场景分类;相对于卷积神经网络,所提出方法在遥感图像场景分类任务上更具有优势.     

遥感图像飞机目标分类的卷积神经网络方法

目的 遥感图像飞机目标分类,利用可见光遥感图像对飞机类型进行有效区分,对提供军事作战信息有重要意义。针对该问题,目前存在一些传统机器学习方法,但这些方法需人工提取特征,且难以适应真实遥感图像的复杂背景。近年来,深度卷积神经网络方法兴起,网络能自动学习图像特征且泛化能力强,在计算机视觉各领域应用广泛。但深度卷积神经网络在遥感图像飞机分类问题上应用少见。本文旨在将深度卷积神经网络应用于遥感图像飞机目标分类问题。方法 在缺乏公开数据集的情况下,收集了真实可见光遥感图像中的8种飞机数据,按大致4∶1的比例分为训练集和测试集,并对训练集进行合理扩充。然后针对遥感图像与飞机分类的特殊性,结合深度学习卷积神经网络相关理论,有的放矢地设计了一个5层卷积神经网络。结果 首先,在逐步扩充的训练集上分别训练该卷积神经网络,并分别用同一测试集进行测试,实验表明训练集扩充有利于网络训练,测试准确率从72.4%提升至97.2%。在扩充后训练集上,分别对经典传统机器学习方法、经典卷积神经网络LeNet-5和本文设计的卷积神经网络进行训练,并在同一测试集上测试,实验表明该卷积神经网络的分类准确率高于其他两种方法,最终能在测试集上达到97.2%的准确率,其余两者准确率分别为82.3%、88.7%。结论 在少见使用深度卷积神经网络的遥感图像飞机目标分类问题上,本文设计了一个5层卷积神经网络加以应用。实验结果表明,该网络能适应图像场景,自动学习特征,分类效果良好。     

改进LeNet-5网络在图像分类中的应用

LeNet-5卷积神经网络（CNN）虽然在手写数字识别上取得很好的分类效果,但在具有复杂纹理特征的数据集上分类精度不高。为提高网络在复杂纹理特征图像上分类的正确率,提出一种改进的LeNet-5网络结构。引入跨连思想,充分利用网络提取的低层次特征;把Inception V1模块嵌入LeNet-5卷积神经网络,提取图像的多尺度特征;输出层使用softmax函数对图像进行分类。在Cifar-10和Fashion MNIST数据集上进行的实验结果表明,改进的卷积神经网络在复杂纹理特征数据集上具有很好的分类能力。     

改进卷积神经网络在遥感图像分类中的应用

针对传统卷积神经网络（CNN）稀疏网络结构无法保留全连接网络密集计算的高效性和实验过程中激活函数的经验性选择造成结果不准确或计算量大的问题,提出一种改进卷积神经网络方法对遥感图像进行分类。首先,利用Inception模块的不同尺度卷积核提取图像多尺度特征,然后利用Maxout模型学习隐藏层节点的激活函数,最后通过Softmax方法对图像进行分类。在美国土地使用分类数据集（UCM_LandUse_21）上进行的实验结果表明,在卷积层数相同的情况下,所提方法比传统的CNN方法分类精度提高了约3.66%,比同样也基于多尺度深度卷积神经网络（MS_DCNN）方法分类精度提高了2.11%,比基于低层特征和中层特征的视觉词典等方法分类精度更是提高了10%以上。因此,所提方法具有较高的分类效率,适用于图像分类。     

基于卷积神经网络的植物图像分类方法研究

近年来,卷积神经网络已经成为图像分类领域的应用研究热点,其对图像特征进行自提取、自学习,解决了以往图像分类方法的图像低层特征到高层概念之间存在的语义鸿沟。为了解决植物图像的自动分类问题,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的植物图像分类方法,以植物图像为研究对象,将经典卷积神经网络VGG16与全卷积网络(FCN)相结合,把VGG16中两个通道数为4096的全连接层改为卷积层,构造一个新的VGG16模型为植物图像分类模型。文中制作了一个由43类每类500张总共21500张植物图像组成的图像数据集,作为植物图像分类模型的训练数据集。实验结果表明,所提方法在植物的图像分类上的准确率达到97.23%。应用文中提出的卷积神经网络对植物图像进行分类可以取得目前最好的植物图像分类效果。     

基于双向门控尺度特征融合的遥感场景分类

针对遥感影像数据集的图像在形状、纹理和颜色上存在较大差别,以及因拍摄高度和角度不同存在的尺度差异导致遥感场景分类精度不高的问题,提出利用主动旋转聚合来融合不同尺度的特征,并通过双向门控提高底层特征与顶层特征互补性的特征融合补偿卷积神经网络（FAC-CNN）。该网络利用图像金字塔为原始图像生成不同尺度图像后将其输入到分支网络中来提取多尺度特征,并提出主动旋转聚合的方式来融合不同尺度的特征,使融合后的特征具有方向信息,从而提高模型对不同尺度输入以及不同旋转输入的泛化能力,实现模型分类精度的提升。FAC-CNN比基于VGGNet的注意循环卷积网络（ARCNet-VGGNet）和门控双向网络（GBNet）在西北工业大学遥感场景图像分类数据集（NWPU-RESISC）上准确率分别提升了2.05个百分点与2.69个百分点,在航空影像数据集（AID）上准确率分别提升了3.24个百分点与0.86个百分点。实验结果表明,FAC-CNN能有效解决遥感影像数据集存在的问题,提高遥感场景分类的精度。     

基于有效通道注意力的遥感图像场景分类

针对基于人工设计特征的方法不能提取高层次遥感图像信息以及以往利用VGGNet、ResNet等卷积神经网络（CNN）无法关注到遥感图像中显著分类特征的问题,提出了一种基于有效通道注意力（ECA）机制的遥感图像场景分类新模型——ECA-ResNeXt-8-SVM。为了建立高效模型,一方面,设计了嵌入ECA模块的深度特征提取网络ECA-ResNeXt-8,通过端到端的学习使网络更关注分类特征明显的通道;另一方面,利用支持向量机（SVM）代替全连接层作为已提取到的深度特征的分类器,从而进一步提高模型的分类准确率与泛化能力。该模型在实验数据集UC Merced Land-Use上的分类准确率达到95.81%,相较于使用SE-ResNeXt50与ResNeXt50网络,分别提高了6%与18%,且在分类准确率为75%时所提模型的训练时间比上述两个网络分别减少了82%与81%。实验结果表明,所提模型能够有效地减少模型的收敛时间并提升遥感图像场景分类的准确率。     

基于蜂群[k]-means算法的遥感图像聚类应用研究

在遥感领域，获取用于训练的标记数据耗费巨大且困难，因此许多非监督技术逐渐被发展和应用于标记样本有限的遥感图像。将[k]均值和蜂群算法相结合，提出一种新的非监督聚类算法。使用灰度共生矩阵和小波变换提取遥感图像特征，对特征数据集进行蜂群[k]-means聚类。整个聚类过程首先使用最大最小距离积邻域均值法产生初始聚类中心，将蜂群算法和[k]-means算法交替执行，实现遥感图像的聚类。通过UCI数据集和凉水国家级自然保护区的遥感数据的实验结果表明，该算法具有较高的聚类准确率，满足遥感图像聚类的应用需求。     

多模态特征融合的遥感图像语义分割网络

遥感图像语义分割是指通过对遥感图像上每个像素分配语义标签并标注,从而形成分割图的过程,在国土资源规划、智慧城市等领域有着广泛的应用。高分辨率遥感图像存在目标大小尺度不一与阴影遮挡等问题,单一模态下对相似地物和阴影遮挡地物分割较为困难。针对上述问题,提出了将IRRG（infrared、red、green）图像与DSM（digital surface model）图像融合的遥感图像语义分割网络MMFNet。网络采用编码器-解码器的结构,编码层采用双输入流的方式同时提取IRRG图像的光谱特征和DSM图像的高度特征。解码器使用残差解码块（residual decoding block,RDB）提取融合后的特征,并使用密集连接的方式加强特征的传播和复用。提出复合空洞空间金字塔（complex atrous spatial pyramid pooling,CASPP）模块提取跳跃连接的多尺度特征。在国际摄影测量与遥感学会（international society for photogrammetry and remote sensing,ISPRS）提供的Vaihingen和Potsdam数据集上进行了实验,MMFNet分别取得了90.44%和90.70%的全局精确度,相比较与DeepLabV3+、OCRNet等通用分割网络和CEVO、UFMG_4等同数据集专用分割网络具有更高的分割精确度。     

遥感图像舰船检测的旋转卷积集成YOLOv3模型

遥感图像俯视角带来的目标朝向多样性影响了大长宽比舰船目标检测的旋转不变性。针对这一问题,提出了一个基于改进YOLOv3的倾斜边界框检测模型。通过引入角度预测实现倾斜边界框回归;提出一种旋转卷积集成模块,通过旋转卷积和旋转激活提高深度卷积网络（Deep Convolutional Neural Networks,DCNN）特征图对于角度变化的敏感性;将目标边界框倾斜角度预测建模为由粗粒度到细粒度的两次角度分类问题;将角度惩罚引入模型的多任务损失函数中,使得模型能够学习目标的角度偏移。通过对舰船目标标注数据集上的实验可以看到,所提的模型和经典YOLOv3模型相比平均精度提高了12.7%,同时能够保持单阶段目标检测的速度优势。     

GCM+-LANet：遥感图像语义分割的全局卷积模块与局部注意力网络模型

遥感图像地物种类丰富、尺寸多变、分布不均衡、背景复杂,导致经典图像语义分割网络难以在遥感图像上取得理想分割效果。局部注意力网络模型（LANet）在遥感图像语义分割上取得了较好的实验效果,但大尺寸、小尺寸和细长的地物目标分割效果不佳。提出了一种改进LANet网络的高分辨率遥感图像语义分割网络模型,首先,针对全局特征提取设计了全局卷积模块（GCM⁺）,以组合卷积的形式扩大感受野,提升大尺寸地物目标的分割性能;其次,利用针对计算机视觉提出的激活函数Funnel ReLU（FReLU）来解决细小目标漏分的问题。实验结果表明：该网络模型在Potsdam数据集上平均交并比达到了75.83%,像素准确率达到了94.95%,比基础网络LANet有较大提升。     

多特征融合的遥感图像分类

针对高分辨率遥感图像特点,提出了一种多特征融合的分类方法。该方法首先改进了原始的视觉词袋生成算法;然后,分别提取图像的视觉词袋局部特征、颜色直方图特征以及Gabor纹理特征;最后采用支持向量机进行分类,并对多特征分类结果进行自适应综合。采用一个具有2 100幅图像的大型遥感图像分类公共测试数据集进行分类实验,与仅用单一特征分类方法的最高分类精度相比,本文多特征融合的遥感影像分类方法总体平均分类精度提高了10%,表明本文提出方法是一种有效的高分辨率遥感图像分类方法     

基于尺度注意力网络的遥感图像场景分类

针对卷积神经网络（CNN）平等地对待输入图像中潜在的对象信息和背景信息,而遥感图像场景又存在许多小对象和背景复杂的问题,提出一种基于注意力机制和多尺度特征变换的尺度注意力网络模型。首先,开发一个快速有效的注意力模块,基于最优特征选择生成注意力图;然后,在ResNet50网络结构的基础上嵌入注意力图,增加多尺度特征融合层,并重新设计全连接层,构成尺度注意力网络;其次,利用预训练模型初始化尺度注意力网络,并使用训练集对模型进行微调;最后,利用微调后的尺度注意力网络对测试集进行分类预测。该方法在实验数据集AID上的分类准确率达到95.72%,与ArcNet方法相比分类准确率提高了2.62个百分点;在实验数据集NWPU-RESISC上分类准确率达到92.25%,与IORN方法相比分类准确率提高了0.95个百分点。实验结果表明,所提方法能够有效提高遥感图像场景分类准确率。     

基于蚁群优化与独立特征集的遥感图像实时分类算法

为了提高遥感图像的实时分类准确率与效率,提出了一种基于蚁群优化算法与独立特征集的遥感图像集实时分类算法。首先,提取遥感图像的小波域特征与颜色特征,并且组成特征向量;然后,采用蚁群优化算法对特征空间进行优化,独立地选出每个分类的显著特征集,从而降低每个子特征空间的维度;最终,每个分类独立地训练一个极限学习机分类器,从而实现对遥感图像集的分类。基于公开的遥感图像数据集进行了仿真实验,结果显示本算法实现了较高的分类准确率,并且实现了较高的计算效率。     

基于条件随机场的多时相遥感影像分类*

多时相遥感影像分类方法通常使用人工设置的转移矩阵作为时间上下文信息,这样不仅难以获得准确的转移矩阵,而且没有充分利用时间上下文信息。针对多时相遥感图像中的时间与空间上下文信息难以构建的问题,提出了一种基于条件随机场模型的多时遥感影像分类方法。首先运用最大期望算法生成用于描述时间上下文信息的时间势能,然后结合空间以及时间上下文信息构造了条件随机场模型,最后使用该模型对多时相遥感影像进行分类。一系列的实验结果表明,该方法可以有效提高遥感影像的分类精度。     

基于改进YOLOv3的遥感图像小目标检测

YOLOv3算法被广泛地应用于目标检测任务。虽然在YOLOv3基础上改进的一些算法取得了一定的成果,但是仍存在表征能力不足且检测精度不高的问题,尤其对小目标的检测还不能满足需求。针对上述问题,提出了一种改进YOLOv3的遥感图像小目标检测算法。首先,使用K均值聚类变换（K-means-T）算法优化锚框的大小,从而提升先验框和真实框之间的匹配度;其次,优化置信度损失函数,以解决难易样本分布不均衡的问题;最后,引入注意力机制来提高算法对细节信息的感知能力。在RSOD数据集上进行实验的结果显示,与原始的YOLOv3算法、YOLOv4算法相比,所提算法在小目标“飞机（aircraft）”类上的平均精确率（AP）分别提高了7.3个百分点和5.9个百分点。这表明所提算法能够有效检测遥感图像小目标,具有更高的准确率。