【摘 要】
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针对高光谱图像分类中,样本空间特征利用不足的问题。将深层残差网络作为特征提取器运用到高光谱图像分类中,利用深层残差网络更深的网络结构,挖掘样本邻域空间中的深层特征,
【机 构】
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浙江工业大学信息工程学院,浙江警察学院计算机与信息技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.U1509219)
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针对高光谱图像分类中,样本空间特征利用不足的问题。将深层残差网络作为特征提取器运用到高光谱图像分类中,利用深层残差网络更深的网络结构,挖掘样本邻域空间中的深层特征,实验证明此特征具有更好的可分性。同时,针对深层卷积网络有监督训练的过程中,由于有标签样本不足导致的过拟合现象,提出基于深度迁移学习方法的训练策略,通过迁移网络在另一相关数据集中训练得到的网络浅层卷积核参数,再使用目标数据集对深层卷积核参数进行微调,提高了残差网络在少量有标签样本情况下的分类效果.
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