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一种引入多尺度卷积滤波器的高光谱特征提取方法
1
作者
黄飞庆
郭宝峰
+3 位作者
尤靖云
吴治龙
王奕炜
王庆林
《红外技术》
北大核心
2025年第6期712-721,共10页
针对循环神经网络存在的梯度消失现象和传统卷积神经网络感受野的限制问题,本文提出了一种引入多尺度卷积滤波器的光谱-空间特征提取方法。该方法包括光谱特征提取和空间特征提取两个部分。在光谱特征提取部分,将双向长短时记忆网络与...
针对循环神经网络存在的梯度消失现象和传统卷积神经网络感受野的限制问题,本文提出了一种引入多尺度卷积滤波器的光谱-空间特征提取方法。该方法包括光谱特征提取和空间特征提取两个部分。在光谱特征提取部分,将双向长短时记忆网络与波段分组策略相结合,在一定程度上缓解了因网络太深导致的梯度消失问题。在空间特征提取部分,在卷积神经网络的基础上引入多尺度卷积滤波器,使网络能够同时捕捉到细节特征和全局结构。同时将浅层特征与深层特征融合,从而提高分类性能。在两个数据集上的实验结果表明,该方法能够有效提高分类准确度。
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关键词
高光谱图像
特征提取
深度学习
双向长短时记忆网络
多尺度卷积滤波器
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题名
一种引入多尺度卷积滤波器的高光谱特征提取方法
1
作者
黄飞庆
郭宝峰
尤靖云
吴治龙
王奕炜
王庆林
机构
杭州电子科技大学自动化学院
出处
《红外技术》
北大核心
2025年第6期712-721,共10页
基金
国家自然科学基金(61375011)。
文摘
针对循环神经网络存在的梯度消失现象和传统卷积神经网络感受野的限制问题,本文提出了一种引入多尺度卷积滤波器的光谱-空间特征提取方法。该方法包括光谱特征提取和空间特征提取两个部分。在光谱特征提取部分,将双向长短时记忆网络与波段分组策略相结合,在一定程度上缓解了因网络太深导致的梯度消失问题。在空间特征提取部分,在卷积神经网络的基础上引入多尺度卷积滤波器,使网络能够同时捕捉到细节特征和全局结构。同时将浅层特征与深层特征融合,从而提高分类性能。在两个数据集上的实验结果表明,该方法能够有效提高分类准确度。
关键词
高光谱图像
特征提取
深度学习
双向长短时记忆网络
多尺度卷积滤波器
Keywords
hyperspectral images
feature extraction
deep learning
Bi-LSTM
multiscale convolutional filter
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种引入多尺度卷积滤波器的高光谱特征提取方法
黄飞庆
郭宝峰
尤靖云
吴治龙
王奕炜
王庆林
《红外技术》
北大核心
2025
0
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