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      電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>改進多尺度三維殘差卷積神經網絡的高光譜圖像方法

      改進多尺度三維殘差卷積神經網絡的高光譜圖像方法

      2021-03-16 | pdf | 1.90 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對高光譜圖像訓練樣本較少、光譜維度高導致分類精度較低的問題，提出一種利用改進多尺度三維殘差卷積神經網絡的高光譜圖像分類方法。選擇合適的卷積步長對網絡首層光譜降維并提取淺層特征，使用三維卷積濾波器組中最大池化層減少整體網絡訓練參數量，改進多尺度濾波器組和三維殘差單元提取圖像深層局部空間-光譜聯合特征，并將其輸人 Softmax函數層預測類別標簽樣本。實驗結果表明，該方法在 Indian pines和 Pavia University高光譜數據集上的總體分類精度分別為99.33%和99.83%，與 SVM SAE等方法相比，分類判別特征提取更準確，具有更高的圖像分類精度。
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