结果表明,该模型不仅优于光谱-空间卷积神经网络,而且优于基线 HSI−ResNet。 2、方法 2.1 残差单元 作者给出不同残差单元的结构如下: 相对于传统的残差单元,金字塔形瓶颈残差网络在输入和输出的通道数上做了改变,输出维度大于输入维度。 2.2 金字塔形瓶颈残差网络结构 输入数据 pi,j∈RN×d×d ,经过以下模块...
基于残差学习原理,设计了针对高光谱遥感图像分类的光谱-空间残差网络模型。首先,将原始高光谱遥感数据三维立方体输入网络模型,并使用特定的卷积核对光谱特征进行降维;然后,利用光谱残差模块和空间残差按模块分别且连续地学习光谱和空间特征;最后,对提取到的特征进...
利用Dy-kernel自适应提取高光谱数据的特征,然后依次通过BN和ReLU得到最终输出。 (1) 本文提出了自适应提取塑料高光谱数据特征的Dy-ResNet方法,该方法主要由包含动态卷积层的残差块组成。图4显示了Dy-ResNet的结构,包括一个卷积层、一个BN层、四个动态卷积残差块(DR-block)、两个池化层、一个flatten层和一个全连...
4.根据权利要求1所述的基于多方向多尺度光谱‑空间残差卷积神经网络的高光谱多类变化检测方法,其特征在于,所述步骤(B)包括如下具体步骤:步骤(B1)像素邻域大小取值为5,即每个像素和以它为中心的5*5邻域像素在高光谱变化图中的变化光谱向量提取出大小为5*5*h的张量,其中h是光谱维数。 5.根据权利要求1所述的基...
与现有应用于RGB图像的显著目标检测算法不同,本文研究多光谱遥感图像显著目标检测,本文方法包括多光谱显著目标检测训练数据产生网络;使用RGB数据作为上述网络的输入,从而产生足够多的多光谱显著性检测训练数据;使用深度网络产生的多光谱数据训练显著目标...
CATALOGUE目录引言高光谱遥感数据与霾监测深度残差网络在霾监测中的应用基于深度残差网络的高光谱遥感数据霾监测模型构建实验结果与分析结论与展望 引言CATALOGUE01 随着工业化和城市化的快速发展,空气污染问题日益严重,尤其是霾污染。高光谱遥感技术为霾监测提供了新的手段,能够快速获取大范围的数据,为霾污染的防治提供科学...
基于残差网络和特征融合模块的高光谱遥感地物分类方法.pdf,本发明公开了一种基于残差网络和特征融合的高光谱遥感地物分类方法,该方法解决了利用传统方法进行高光谱遥感地物分类难以提高精度和高光谱遥感地物图像中空间特征未能充分利用的弊端,其技术方案要点包括以下步骤
摘要：该文开发了一种融合近红外光谱技术与一维残差深度网络（1D-ResNet）的煤炭及矸石快速分类方法。为保证实验样本的多样性，从河南、河北、山东3省份的多个煤矿中采集了430个煤炭与矸石样本，并基于欧氏距离对异常样本予以剔除，以获得高质量的建模数据集。在此基础上，为准确捕捉煤炭和矸石与其光谱特征之间的复杂...
本发明属于图像分类领域,涉及基于卷积神经网络和注意力机制的高光谱图像分类方法.该方法包括以下步骤:S1)将所用的数据进行预处理;S2)采用3DCNN提出数据的光谱空间联合特征;S3)将联合特征输入到注意力插件模块;S4)将带有注意力权重的特征图输入到2DCNN模块... 熊炫睿,林为琴,陈怡,... 被引量: 0发表: 2022年 ...
基于深度光谱空间倒残差网络的高光谱图像分类方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于深度光谱空间倒残差网络的高光谱图像分类方法说明:基于深度光谱空间倒残差网络的高光谱图像分类方法,本发明涉及高光谱图像分类方法。本发明的目的是为...专利查询请上爱企查