男人摸女人的胸视频,91精品国产91久久久久久最新,黄色视频性爱免费看,黄瓜视频在线观看,国产小视频国产精品,成人福利国产一区二区,国产高清精品自拍91亚洲,国产91一区二区

加急見刊

基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高分辨率遙感影像場景分類

孟慶祥; 吳玄 武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院; 湖北武漢430072

摘要：場景分類對(duì)于高分辨率遙感影像的理解和信息提取具有重要意義。傳統(tǒng)方法利用低、中級(jí)或語義特征來對(duì)影像的場景進(jìn)行判別,但是針對(duì)高分影像涵蓋的細(xì)節(jié)多、類別復(fù)雜等特點(diǎn),中低層特征無法對(duì)影像語義進(jìn)行準(zhǔn)確描述。本文提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DCNN場景分類模型。首先利用卷積層對(duì)影像的紋理、顏色等低階特征進(jìn)行提取,然后利用池化層對(duì)重要特征進(jìn)行篩選,最后將提取到的特征進(jìn)行組合,形成高階語義特征,利用高階語義特征對(duì)高分影像進(jìn)行場景分類。為了解決模型的過擬合問題,使用了數(shù)據(jù)增廣、正則化及Dropout提高模型的泛化能力。本文方法在UC Merced-21取得了91.33%的準(zhǔn)確率,相比于傳統(tǒng)方法,有效地提高了分類精度,同時(shí)證明了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在遙感影像分類領(lǐng)域優(yōu)越性。

注: 保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán),如需閱讀全文請(qǐng)聯(lián)系測繪通報(bào)雜志社