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针对遥感图像场景分类任务中训练样本数量少及遥感图像背景复杂等问题,本文将迁移学习和通道注意力引入到卷积神经网络(convolutional neural network,CNN) 中,提出基于迁移学习和通道注意力的遥感图像场景分类方法。该方法首先选用经过ImageNet自然数据集预训练的两个CNN作为主干,同时引入通道注意力机制,自适应地增强主要特征,抑制次要特征;然后融合这两个网络提取的特征进行分类;最后采用微调迁移学习的方式实现目标域上的学习与分类。提出的方法在几个经典的公共数据集上进行了评估,实验结果证明了本文提出的方法在遥感图像场景分类中达到与其他先进方法相当的性能。 相似文献
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