【摘 要】
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遥感图像分类的准确率和识别时间是验证网络性能的重要指标。随着遥感卫星技术的不断发展,深度卷积神经网络（Deep Convolution Neural Network,DCNN）在遥感图像处理领域中更为高效,对原始图像进行抽象化的处理,得到更加接近物体的高级语义特征,克服了传统遥感图像分类方法的不足。本文为了改善DCNN网络性能,在深入研究DCNN理论的基础上提出了两种不同的改进方法,论文完成的研究
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遥感图像分类的准确率和识别时间是验证网络性能的重要指标。随着遥感卫星技术的不断发展,深度卷积神经网络（Deep Convolution Neural Network,DCNN）在遥感图像处理领域中更为高效,对原始图像进行抽象化的处理,得到更加接近物体的高级语义特征,克服了传统遥感图像分类方法的不足。本文为了改善DCNN网络性能,在深入研究DCNN理论的基础上提出了两种不同的改进方法,论文完成的研究内容如下:首先,针对深度卷积神经网络性能大部分受激活函数影响的问题,本文结合对数函数以及反正切函数的特点提出新激活函数sArcReLU。该函数的负半轴利用反正切函数的特点解决了 ReLU函数负半轴输出恒为0引起的“神经元死亡”问题,可变的正半轴可以不断修正数据的稀疏分布,消除了 ReLU函数正半轴的线性特性,解决了训练网络模型中梯度消失的现象。实验结果分析得,新激活函数sArcReLU与ReLU激活函数和ArcReLU激活函数相比,能更有效提升网络模型的分类性能。然后,提出了一种基于融合残差模块的图像分类方法。有的放矢地设计了一个卷积神经网络,在网络结构第3、4卷积层上引入了残差单元,并融入Dropout正则化方法和softmax分类器进行分类。改进网络模型与原始网络模型在NWPU VHR-10和UCM两个遥感场景数据集上进行对比试验,实验结果表明,本章算法具有更高的分类准确度。最后,将本文提出的改进模型实际应用到新建数据集RSI-15中,通过对实际遥感图像分类的准确率验证其网络性能,实验结果表明本文提出的两种网络模型具有较好的应用前景。
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