【摘 要】
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针对基于传统卷积神经网络模型的高光谱图像分类算法细节表现力不强及网络结构过于复杂的问题,设计了一种基于多尺度近端特征拼接网络的高光谱图像分类方法。通过引入多尺度滤波器和空洞卷积,在保持模型轻量化的同时可以获取更丰富的空间-光谱判别特征,并提出利用卷积神经网络近端特征间的相互联系进一步增强细节表现力。在3个基准高光谱图像数据集上的实验结果表明,所提方法优于其他分类模型。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.62071168),国家重点研发计划基金资助项目(No.2018YFC1508106),中央高校基本科研业务费资金资助项目(No.B200202183),江苏省研究生科研与实践创新计划基金资助项目(No.SJCX20_0181)
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针对基于传统卷积神经网络模型的高光谱图像分类算法细节表现力不强及网络结构过于复杂的问题,设计了一种基于多尺度近端特征拼接网络的高光谱图像分类方法。通过引入多尺度滤波器和空洞卷积,在保持模型轻量化的同时可以获取更丰富的空间-光谱判别特征,并提出利用卷积神经网络近端特征间的相互联系进一步增强细节表现力。在3个基准高光谱图像数据集上的实验结果表明,所提方法优于其他分类模型。
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