【摘 要】
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高分辨率遥感影像包含丰富的土地利用类型信息,针对单一卷积神经网络提取图像特征信息不足的问题,提出了一种多结构卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)特征级联的分类方法。首先,选择CaffeNet(convolutional architecture for fast feature embedding)、VGG-S(visual geometry group
【机 构】
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中国地质大学公共管理学院,湖北武汉,430074;武汉市不动产登记中心,湖北武汉,430015
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高分辨率遥感影像包含丰富的土地利用类型信息,针对单一卷积神经网络提取图像特征信息不足的问题,提出了一种多结构卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)特征级联的分类方法。首先,选择CaffeNet(convolutional architecture for fast feature embedding)、VGG-S(visual geometry group-slow)、VGG-F(visual geometry group-fast)为实验初始模型,对网络全
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