[发明专利]一种基于新型特征金字塔深度网络的高分遥感图像分类方法有效
| 申请号： | 201910870846.3 | 申请日： | 2019-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN110728192B | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 王鑫;王施意;严勤;吕国芳;石爱业 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 许方 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于新型特征金字塔深度网络的高分遥感图像分类方法。首先，以ResNet34网络模型为基础，设计一个新型深度卷积神经网络；其次，将高分遥感图像输入网络中进行训练，将ResNet34各主要卷积层输出作为后续的输入特征；利用特征金字塔网络对输入特征进行融合形成新的特征；接着，新深层特征和新浅层特征分别融合后作为上下两条支路的输入，支路上分别设计有两个残差块和一个全局平均池化层。上下支路的特征经融合后送入全连接层，经SoftMax层后对遥感图像进行分类。本发明以深度学习理论为基础对高分遥感图像进行特征提取并融合，使每种特征得以增强。新特征再次融合后送入上下两条支路以学习图像级特征，经实验证明提出的方法能实现良好的分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 新型 特征 金字塔 深度 网络 高分 遥感 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于新型特征金字塔深度网络的高分遥感图像分类方法，其特征在于，该方法包含训练阶段和测试阶段：/n所述训练阶段包括以下步骤：/n(1)构建多分类遥感图像数据集，并制作相应的样本标签，将每类遥感图像按比例划分为训练集Train和测试集Test；/n(2)构建卷积神经网络ResNet，使用高分遥感图像数据训练集对卷积神经网络进行训练；/n(3)将卷积神经网络模型卷积层各阶段的输出特征值设为C
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