| 融合卷积注意力机制与深度残差网络的遥感图像分类 |
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| 引用本文： | 蒋正锋,何韬,施艳玲,龙翔,杨淑慧. 融合卷积注意力机制与深度残差网络的遥感图像分类[J]. 激光杂志, 2022, 43(4): 76-81. DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2022.04.076 |
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| 作者姓名： | 蒋正锋 何韬 施艳玲 龙翔 杨淑慧 |
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| 作者单位： | 广西民族师范学院数理与电子信息工程学院,广西崇左 532200 |
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| 基金项目： | 广西民族师范学院科研项目;国家级大学生创新创业训练计划项目 |
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| 摘 要： | 针对遥感影像场景数据空间信息丰富,冗余地理特征干扰深度神经网络模型的问题,提出在深度残差网络中引入卷积注意力机制(Convolutional Block Attention Module,CBAM)的策略.为验证深度残差网络引入CBAM的有效性,用经典深度残差网络ResNet50和融合注意力机制的深度残差网络CBAM_...
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| 关 键 词： | 遥感图像分类 深度学习 卷积注意力机制 深度残差网络 神经网络 |
Remote sensing image classification based on convolutional block attention module and deep residual network |
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| JIANG Zhengfeng,HE Tao,SHI Yanling,LONG Xiang,YANG Shuhui. Remote sensing image classification based on convolutional block attention module and deep residual network[J]. Laser Journal, 2022, 43(4): 76-81. DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2022.04.076 |
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| Authors: | JIANG Zhengfeng HE Tao SHI Yanling LONG Xiang YANG Shuhui |
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