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有限训练样本下的多尺度空洞密集网络高光谱影像分类
被引量：
2
1
作者
涂潮
刘万军
+1 位作者
赵琳琳
曲海成
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期206-216,共11页
为了在有限训练样本情况下充分提取高光谱影像的空间光谱特征,提高分类精度,提出一种结合空洞卷积和密集网络的高光谱影像分类方法。首先,构建多尺度空洞特征提取模块,引入不同数量的空洞卷积层和普通卷积层通过级联的方式增大模型的感...
为了在有限训练样本情况下充分提取高光谱影像的空间光谱特征,提高分类精度,提出一种结合空洞卷积和密集网络的高光谱影像分类方法。首先,构建多尺度空洞特征提取模块,引入不同数量的空洞卷积层和普通卷积层通过级联的方式增大模型的感受野,并提取多尺度特征。然后,在多尺度空洞特征提取模块之间建立密集连接,实现特征复用的同时缓解梯度消失问题,而模块内部无密集连接,避免构建深度网络而导致网络参数过多的问题。最后,将得到的特征依次通过池化层,全连接层和Softmax层完成分类。另外,本文在全连接层后加入dropout正则化防止出现过拟合。在Indian Pines和WHU-Hi-Longkou数据集上与经典分类方法进行对比,本文方法 OA分别为98.75%和98.82%。实验结果表明,本文设计的网络模型在有限训练样本情况下,分类效果最优。
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关键词
高光谱影像
多尺度特征融合
空洞卷积
密集网络
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职称材料
自适应空间异常的目标跟踪
被引量：
6
2
作者
姜文涛
刘晓璇
+1 位作者
涂潮
金岩
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第2期523-533,共11页
为了解决判别式空间正则项的目标跟踪算法在遮挡、旋转等因素干扰下失跟率较高的问题,该文提出一种自适应空间异常的目标跟踪算法。首先,在目标函数中加入自适应空间正则项,既缓解了边界效应带来的影响,又提高了滤波器对目标和背景区域...
为了解决判别式空间正则项的目标跟踪算法在遮挡、旋转等因素干扰下失跟率较高的问题,该文提出一种自适应空间异常的目标跟踪算法。首先,在目标函数中加入自适应空间正则项,既缓解了边界效应带来的影响,又提高了滤波器对目标和背景区域的分辨能力;其次,根据每一帧的响应值计算验证分数,分析跟踪结果的可信度和异常情况;最后为目标模型和响应图模型的更新速率实现动态取值。大量实验结果表明,自适应空间异常的目标跟踪算法能够较好地处理背景模糊、形状变化等多种异常情况,具有较高的跟踪性能。
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关键词
目标跟踪
自适应空间正则项
异常分析
动态更新
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职称材料
题名
有限训练样本下的多尺度空洞密集网络高光谱影像分类
被引量：
2
1
作者
涂潮
刘万军
赵琳琳
曲海成
机构
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
辽宁工程技术大学软件学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期206-216,共11页
基金
国家自然科学基金面上项目(42271409)资助。
文摘
为了在有限训练样本情况下充分提取高光谱影像的空间光谱特征,提高分类精度,提出一种结合空洞卷积和密集网络的高光谱影像分类方法。首先,构建多尺度空洞特征提取模块,引入不同数量的空洞卷积层和普通卷积层通过级联的方式增大模型的感受野,并提取多尺度特征。然后,在多尺度空洞特征提取模块之间建立密集连接,实现特征复用的同时缓解梯度消失问题,而模块内部无密集连接,避免构建深度网络而导致网络参数过多的问题。最后,将得到的特征依次通过池化层,全连接层和Softmax层完成分类。另外,本文在全连接层后加入dropout正则化防止出现过拟合。在Indian Pines和WHU-Hi-Longkou数据集上与经典分类方法进行对比,本文方法 OA分别为98.75%和98.82%。实验结果表明,本文设计的网络模型在有限训练样本情况下,分类效果最优。
关键词
高光谱影像
多尺度特征融合
空洞卷积
密集网络
Keywords
hyperspectral image
multi-scale feature fusion
dilated convolution
dense network
分类号
TH761 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
自适应空间异常的目标跟踪
被引量：
6
2
作者
姜文涛
刘晓璇
涂潮
金岩
机构
辽宁工程技术大学软件学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第2期523-533,共11页
基金
国家自然科学基金(61172144)
辽宁省自然科学基金(20170540426)
辽宁省教育厅基金(LJYL049)。
文摘
为了解决判别式空间正则项的目标跟踪算法在遮挡、旋转等因素干扰下失跟率较高的问题,该文提出一种自适应空间异常的目标跟踪算法。首先,在目标函数中加入自适应空间正则项,既缓解了边界效应带来的影响,又提高了滤波器对目标和背景区域的分辨能力;其次,根据每一帧的响应值计算验证分数,分析跟踪结果的可信度和异常情况;最后为目标模型和响应图模型的更新速率实现动态取值。大量实验结果表明,自适应空间异常的目标跟踪算法能够较好地处理背景模糊、形状变化等多种异常情况,具有较高的跟踪性能。
关键词
目标跟踪
自适应空间正则项
异常分析
动态更新
Keywords
Target tracking
Adaptive space regular term
Anomaly analysis
Dynamic update
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
有限训练样本下的多尺度空洞密集网络高光谱影像分类
涂潮
刘万军
赵琳琳
曲海成
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
自适应空间异常的目标跟踪
姜文涛
刘晓璇
涂潮
金岩
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
6
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职称材料
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