[发明专利]一种基于卷积神经网络的遥感图像分类方法有效
| 申请号： | 202010987920.2 | 申请日： | 2020-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN112132205B | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 路小波;陈诗坤;曹毅超 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 杜静静 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的遥感图像分类方法。本发明提出的卷积神经网络主要包括三个模块：主干网络模块，多尺度融合模块和分类头模块。其中主干网络模块把输入的RGB遥感图像变为不同分辨率的特征图；多尺度融合模块让主干网络产生的特征图之间进行多尺度融合，进一步提取各分辨率特征图中的语义信息；在分类头模块中，高分辨率的特征图被下采样至最低分辨率的特征图，然后将特征图送入池化层与分类器中，得到分类结果。本发明还在卷积神经网络中引入了空间和通道维度的注意力机制，使得分类结果更加准确。本发明公开的分类方法在一个名叫USTC_SmokeRS的公开遥感数据集上取得了迄今最高的分类精度95.25％。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 遥感 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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