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161.
Shanshan Zheng Wen Liu Rui Shan Jingyi Zhao Guoqian Jiang Zhi Zhang 《哈尔滨工业大学学报(英文版)》2021,28(4):25-32
基于多尺度空洞卷积神经网络的高光谱图像分类
郑姗姗1,刘文1,单锐1,赵静一2,江国乾3,张智4
(1. 燕山大学理学院,河北 秦皇岛 066004;2. 燕山大学机械工程学院,河北 秦皇岛 066004;3. 燕山大学电气工程学院,河北 秦皇岛 066004;4. 北京航天研究所,北京 100094)
创新点说明:
1)将图像分割方法——空洞卷积用于卷积神经网络进行高光谱图像分类,提取更加广泛、抽象的图像特征。
2)构建基于多尺度空洞卷积神经网络的高光谱图像分类方法。搭建多尺度聚合结构,在每个通道中使用快捷连接和空洞卷积结构,有效提取图像特征,避免信息丢失。
研究目的:
针对图像信息丢失问题,得到高精度的高光谱图像分类方法。
研究方法:
在Indian Pines和Pavia University数据集上,与4个已有的高光谱图像分类方法进行对比实验,比较OA, AA和Kappa值。
研究结果:
多尺度空洞卷积神经网络在Indian Pines和Pavia University数据集上OA值分别达到了99.58%,99.92%。AA值分别达到了99.57%,99.90%。Kappa分别达到了99.52%,99.89%。
结论:
1)在卷积神经网络中引入空洞卷积,可以有效避免图像信息丢失。
2)多尺度空洞卷积神经网络能提取更佳的判别性特征,实现高分类性能。
关键词:多尺度聚合;空洞卷积;高光谱图像分类;快捷连接
相似文献162.
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