[发明专利]基于多尺度随机深度残差网络的高光谱图像分类方法在审
| 申请号： | 202110992748.4 | 申请日： | 2021-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN114065831A | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 同磊;许德梅;高正;段娟;肖创柏 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06V10/774;G06V10/764;G06V20/10;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于多尺度随机深度残差网络的高光谱图像分类方法，输入使用3个不同尺寸的卷积核，目的在于通过这种方式提取不同不同尺度特征。通过不同尺寸卷积核将不同尺度特征信息分里，就可以将相关性较强的特征聚集，从而达到加速网络收敛的目的。感受野的大小对于模型的性能有重要的影响。过小的感受野会只能观察到局部的特征，但过大的感受野则会导致模型获取到冗余信息，使用多个不同大小卷积核提取多尺度特征，然后将其进行融合的模型架构是一种合适的选择。本发明所提出的方法能够实现高光谱图像的有效分类且相较于同等深度的网络，本发明不但提高了训练效率而且保证了较高的分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 随机 深度 网络 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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