[发明专利]一种双路径小卷积网络的高光谱图像分类方法有效
| 申请号： | 202110241601.1 | 申请日： | 2021-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN112966598B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 党兰学;庞沛东;侯彦娥;左宪禹;葛强;刘扬;林英豪;谢毅 | 申请（专利权）人： | 河南大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 陈勇 |
| 地址： | 475001 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种双路径小卷积网络的高光谱图像分类方法，包括使用两个1×1小卷积堆叠构成复合层，并采用两个复合层构建双路径小卷积特征提取模块，双路径小卷积特征提取模块设置有用于特征提取的残差路径和稠密路径，通过残差路径和稠密路径将一个复合层的最后一层输出划分为两组特征图，并使用融合Concatenate操作将两组特征图合并，作为下一复合层特征提取的输入，基于双路径小卷积特征提取模块构建双路径小卷积网络分类模型，双路径小卷积网络分类模型包括数据预处理，光谱特征提取和空‑谱特征融合，通过双路径小卷积网络分类模型使用1×1卷积结合全局平均池化层完成最终分类。本发明在能够提高影像分类精度的同时兼顾简化网络复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 路径 卷积 网络 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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