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基于多层特征上下文编码网络的遥感图像场景分类
被引量：
6
1
作者
李若瑶
张铂
王斌
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期530-538,共9页
遥感图像场景分类问题是目前遥感图像处理领域中的研究热点之一。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)具有强的特征提取能力,已被广泛应用于遥感图像场景分类中。然而,目前的方法并没有充分考虑并利用CNN不同层间的互补...
遥感图像场景分类问题是目前遥感图像处理领域中的研究热点之一。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)具有强的特征提取能力,已被广泛应用于遥感图像场景分类中。然而,目前的方法并没有充分考虑并利用CNN不同层间的互补信息和遥感图像的空间上下文信息,导致其相应的分类精度有待提高。针对上述问题,提议一种多层特征上下文编码网络,并将其用于解决遥感图像场景分类问题。所提议网络由两部分组成:1)密集连接的主干网络;2)多尺度上下文编码模块。前者用于融合CNN不同层的特征信息,后者用于对蕴含在多层特征中的空间上下文信息进行编码利用。在两个大规模遥感图像数据集上的实验结果表明,与现有的遥感图像场景分类方法相比,所提出的网络框架取得了显著的分类精度提升。
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关键词
遥感图像
场景分类
卷积神经网络
多层特征上下文编码
空间
上下文
信息
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职称材料
题名
基于多层特征上下文编码网络的遥感图像场景分类
被引量：
6
1
作者
李若瑶
张铂
王斌
机构
复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室
复旦大学信息学院智慧网络与系统研究中心
出处
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期530-538,共9页
基金
国家自然科学基金(61971141,61731021)。
文摘
遥感图像场景分类问题是目前遥感图像处理领域中的研究热点之一。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)具有强的特征提取能力,已被广泛应用于遥感图像场景分类中。然而,目前的方法并没有充分考虑并利用CNN不同层间的互补信息和遥感图像的空间上下文信息,导致其相应的分类精度有待提高。针对上述问题,提议一种多层特征上下文编码网络,并将其用于解决遥感图像场景分类问题。所提议网络由两部分组成:1)密集连接的主干网络;2)多尺度上下文编码模块。前者用于融合CNN不同层的特征信息,后者用于对蕴含在多层特征中的空间上下文信息进行编码利用。在两个大规模遥感图像数据集上的实验结果表明,与现有的遥感图像场景分类方法相比,所提出的网络框架取得了显著的分类精度提升。
关键词
遥感图像
场景分类
卷积神经网络
多层特征上下文编码
空间
上下文
信息
Keywords
remote sensing images
scene classification
convolutional neural network(CNN)
multilayer feature context encoding(MFCE)
spatial context information
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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作者
出处
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被引量
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1
基于多层特征上下文编码网络的遥感图像场景分类
李若瑶
张铂
王斌
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
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