基于多尺度3D-2D卷积神经网络的高光谱图像分类OACSTPCD
设计提出了1种针对高光谱图像分类任务的3D-MSCNN模型。在PCA降维的基础上,利用3D空谱特征提取网络和2D多尺度特征提取网络实现高光谱图像特征提取,充分发挥高光谱图像空谱信息价值,增强对不同尺度地表覆盖的表达能力。最后,利用Softmax分类损失函数实现高光谱图像分类任务。实验结果表明,本文算法在In⁃dian Pines和Pavia University数据集上都取得了较好的分类效果。与CD-CNN、3D-CNN、SS-Net和Hybir…查看全部>>
吴俊峰;高龙;王超;徐从安;闫文君
海军航空大学,山东烟台264000海军航空大学,山东烟台264000海军航空大学,山东烟台264000海军航空大学,山东烟台264000海军航空大学,山东烟台264000
计算机与自动化
高光谱图像分类3D卷积神经网络多尺度
《海军航空大学学报》 2022 (5)
P.361-367,374,8
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