基于Network In Network网络结构的高光谱影像分类方法

论文摘要

为进一步提高高光谱影像分类精度,通过引入Network In Network网络结构,构建了一种新的网络模型。该网络模型能够对局部感受野内的数据进行更加抽象的建模,从而能够对影像中的空谱联合特征进行更为抽象的表达。通过在Pavia University和Indian Pines两个数据集上进行验证,实验结果表明,所构建的网络模型能够有效提高分类精度,在减少训练样本的条件下仍具有较好的分类性能。

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类型: 期刊论文

作者: 高奎亮,张鹏强,余旭初,谭熊,刘冰

关键词: 高光谱影像分类,卷积神经网络,网络中的网络,多层感知器

来源: 测绘科学技术学报 2019年05期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 信息工程大学

基金: 河南省科技计划项目(182102210148)

分类号: TP183;TP751

页码: 500-504+510

总页数: 6

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标签：高光谱影像分类论文;  卷积神经网络论文;  网络中的网络论文;  多层感知器论文;