基于空间特征重标定网络的遥感图像场景分类

为充分利用遥感图像的场景信息,提高场景分类的正确率,提出一种基于空间特征重标定网络的场景分类方法。采用多尺度全向高斯导数滤波器获取遥感图像的空间特征,通过引入可分离卷积与附加动量法构建特征重标定网络,利用全连接层形成的瓶颈结构学习特征通道间的相关性,对多尺度空间特征进行权重筛选以实现特征重标定,并结合卷积神经网络训练得到最终的分类结果。实验结果表明,该方法在UCM_LandUse与机载SAR图像数据上的分类正确率分别达到94.76%和95.38%,与MNCC、MS-DCNN、PCA-CNN等算法相比,其遥感图像分类精度与泛化能力显著提升。     

基于ResNet双注意力机制的遥感图像场景分类

针对基于传统机器学习遥感图像场景分类无法快速有效提取图像特征造成分类结果不准确的问题,提出一种基于注意力残差网络的遥感图像场景分类的方法,以残差网络为基准模型,在通道和空间两个维度上建立注意力模块,实验过程中对参数进行合理有效的设置,调整网络层数优化模型,达到对UC Merced Land-Use数据集的有效分类.实验...     

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.     

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。     

特征重校准融合密集神经网络的遥感场景分类

针对遥感影像场景中空间信息丰富以及冗余的地理特征会对网络训练时造成干扰等问题,提出一种采用特征重校准融合密集神经网络的遥感影像场景分类方法。通过缩聚与激发机制建立SE block,将SE block与其多尺度分支嵌入DenseNet-121中进行特征重校准,利用DenseNet中密集连接方式加强信息流的传递。该方法使得整体模型获得全局感受野的稳健特征表示,减少遥感场景特征的冗余映射。通过在两个公开遥感影像数据集UCMerced_LandUse和SIRI-WHU中进行实验,分类精度分别高达97.7%和98.9%,验证了该方法的有效性。     

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。     

基于配对特征融合的声学场景分类方法

在近些年的研究中,单设备的声音场景分类已经取得不错的效果,然而多设备声音场景分类的进展缓慢。为了解决多设备分类时样本数量差异大的问题,提出了一种配对特征融合算法。通过计算每一对配对样本在频谱图上的差异,将这些差异累加后取平均,可以获得各个设备的平均频谱特征,用于设备样本的转换。该算法在增加设备样本数量的同时有效提升了模型的泛化能力。同时,为了获取全局信息,提出了一种轻量级注意力模块,通过对输入特征在频域上压缩后进行自注意力操作,可以在减少计算量的基础上使模型专注于整个声音序列信息的训练,实验结果表明所提算法在模型大小和分类精度方面与其他方法相比具有较好的优势。     

弱监督多示例子概念学习的遥感场景分类

遥感场景分类是近年来计算机视觉和表示学习领域的热门研究课题,其主要工作是基于学习到的特征信息自动分类图像场景.传统上场景分类方法忽略了场景中多个子概念的学习,进而影响到场景语义识别.为了解决上述问题,文中提出一种弱监督多示例子概念学习(Weakly Supervised Multi-Instance Sub-conce...     

数据异常情况下遥感影像时间序列分类算法

针对时序遥感图像数据异常时卷积神经网络对其分类性能较差的问题,提出了一种端到端的多模式与多单模架构相结合的网络结构.首先,通过多元时序模型和单变量时间序列模型对多维时间序列进行多尺度特征提取;然后,基于像素空间坐标信息,通过自动编码形式完成遥感图像的时空序列特征的构建;最后,通过全连接层和softmax函数实现分类.在...     

基于深度学习的遥感图像目标检测与识别

为解决目前的遥感图像目标检测算法存在的对小尺度目标检测精度低和检测速度慢等问题，提出了一种基于深度学习的遥感图像目标检测与识别算法。首先，构建一个含有不同尺度大小的遥感图像的数据集用于模型的训练和测试；其次，基于原始的多尺度单发射击（SSD）网络模型，融入了设计的浅层特征融合模块、浅层特征增强模块和深层特征增强模块；最后，在训练策略上引入聚焦分类损失函数，以解决训练过程中正负样本失衡的问题。在高分辨率遥感图像数据集上进行实验，结果表明所提算法的检测平均精度均值（mAP）达到77.95%，相较于SSD网络模型提高了3.99个百分点，同时检测速度为33.8 frame/s。此外，在拓展实验中，改进算法对高分辨率遥感图像中模糊目标的检测效果也优于原多尺度单发射击网络模型。实验结果说明，所提改进算法能够有效地提高遥感图像目标检测的精度。     

基于深度学习的遥感图像目标检测与识别

为解决目前的遥感图像目标检测算法存在的对小尺度目标检测精度低和检测速度慢等问题,提出了一种基于深度学习的遥感图像目标检测与识别算法。首先,构建一个含有不同尺度大小的遥感图像的数据集用于模型的训练和测试;其次,基于原始的多尺度单发射击（SSD）网络模型,融入了设计的浅层特征融合模块、浅层特征增强模块和深层特征增强模块;最后,在训练策略上引入聚焦分类损失函数,以解决训练过程中正负样本失衡的问题。在高分辨率遥感图像数据集上进行实验,结果表明所提算法的检测平均精度均值（mAP）达到77.95%,相较于SSD网络模型提高了3.99个百分点,同时检测速度为33.8 frame/s。此外,在拓展实验中,改进算法对高分辨率遥感图像中模糊目标的检测效果也优于原多尺度单发射击网络模型。实验结果说明,所提改进算法能够有效地提高遥感图像目标检测的精度。     

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。     

改进的基于通道注意力反馈网络的遥感图像融合算法

针对前馈卷积神经网络(CNN)感受野较小、获取上下文信息不足、其特征提取卷积层只能提取到浅层特征的问题,提出改进的基于通道注意力反馈网络的遥感图像融合算法.首先,通过两层卷积层分别初步提取全色(PAN)图像的细节特征和低分辨率多光谱(LMS)图像的光谱特征;其次,将提取的特征和网络反馈的深层特征相结合,并将其输入到通道...     

基于卷积神经网络的青海湖区域遥感影像分类

科学准确的获取青海湖区域土地覆盖分类对于研究该区域生态环境变化有着重要的意义.本文使用30米分辨率的LandSat 8 OLI青海湖区域遥感影像数据展开相关研究,30米分辨率属于中等分辨率,当前中分遥感影像的分类方法尚存在特征提取困难、分类精度不高等问题.本文借鉴GoogLeNet Inception结构,设计并提出了一种卷积神经网络模型进行特征提取及分类,分析了用于样本生成的邻域窗口尺寸对分类结果的影响,并与最大似然分类和SVM分类方法进行比较.结果表明,在窗口尺寸为9×9时,CNN模型的总体分类效果最好,且CNN的分类结果明显优于最大似然分类方法和SVM.