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遥感场景分类的批处理协方差神经网络方法
被引量：
1
1
作者
郑天佑
王强
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期811-819,共9页
针对卫星遥感图像场景分类数据集中存在的局部区域特征异常问题,提出一种采用批处理协方差层的神经网络(CovNN)模型进行遥感场景分类的方法。该方法通过计算全输入通道的局部区域均值实现一种3D批处理协方差算法,能够有效消除局部区域...
针对卫星遥感图像场景分类数据集中存在的局部区域特征异常问题,提出一种采用批处理协方差层的神经网络(CovNN)模型进行遥感场景分类的方法。该方法通过计算全输入通道的局部区域均值实现一种3D批处理协方差算法,能够有效消除局部区域均值的影响,从而更好地处理局部光照过强和局部区域存在无关特征的问题。将其应用于存在局部光照异常和局部无关特征问题的卫星采集AID数据集和NWPU-RESISC45数据集中,实验表明CovNN在两个数据集上均取得了超过现有卷积神经网络(CNN)的召回率,可有效降低图像局部区域特征异常的不利影响。
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关键词
遥感卫星
人工智能
深度神经网络
批处理协方差
迁移学习
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题名
遥感场景分类的批处理协方差神经网络方法
被引量：
1
1
作者
郑天佑
王强
机构
哈尔滨工业大学航天学院
出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期811-819,共9页
基金
国家自然科学基金(11973021)
国家自然科学基金(61773145)
+1 种基金
国家自然科学基金(61876054)
国家自然科学基金(61973098)。
文摘
针对卫星遥感图像场景分类数据集中存在的局部区域特征异常问题,提出一种采用批处理协方差层的神经网络(CovNN)模型进行遥感场景分类的方法。该方法通过计算全输入通道的局部区域均值实现一种3D批处理协方差算法,能够有效消除局部区域均值的影响,从而更好地处理局部光照过强和局部区域存在无关特征的问题。将其应用于存在局部光照异常和局部无关特征问题的卫星采集AID数据集和NWPU-RESISC45数据集中,实验表明CovNN在两个数据集上均取得了超过现有卷积神经网络(CNN)的召回率,可有效降低图像局部区域特征异常的不利影响。
关键词
遥感卫星
人工智能
深度神经网络
批处理协方差
迁移学习
Keywords
Remote sensing satellite
Artificial intelligence
Deep neural network
Batch covariance
Transfer learning
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
遥感场景分类的批处理协方差神经网络方法
郑天佑
王强
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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