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多尺度轻量化CNN在SAR图像地物分类中的应用

孙盛 蒙芝敏 胡忠文 余旭

自然资源遥感2023,Vol.35Issue(1):27-34,8.
自然资源遥感2023,Vol.35Issue(1):27-34,8.DOI:10.6046/zrzyyg.2021421

多尺度轻量化CNN在SAR图像地物分类中的应用

Application of multi-scale and lightweight CNN in SAR image-based surface feature classification

孙盛 1蒙芝敏 1胡忠文 2余旭3

作者信息

  • 1. 广东工业大学计算机学院,广州 510006
  • 2. 深圳大学自然资源部大湾区地理环境监测重点实验室,深圳 518000
  • 3. 广东工业大学土木与交通工程学院,广州 510006
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摘要

关键词

合成孔径雷达/地物分类/卷积神经网络/轻量化网络

分类

天文与地球科学

引用本文复制引用

孙盛,蒙芝敏,胡忠文,余旭..多尺度轻量化CNN在SAR图像地物分类中的应用[J].自然资源遥感,2023,35(1):27-34,8.

基金项目

国家自然科学基金项目"纠缠态的超级纠缠目击者特性及其推广研究"(编号:61672007)、自然资源部大湾区地理环境监测重点实验室开放基金项目"基于多极化星载合成孔径雷达图像的粤港澳大湾区海岸线动态监测"(编号:2019002)和广东省国际合作领域项目(编号:2019A050509009)共同资助. (编号:61672007)

自然资源遥感

OA北大核心CSCDCSTPCD

2097-034X

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