【摘 要】
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为了解决场景遥感图像通常分类性能较差、分类精度不高的问题,提出一种基于改进VGG16的场景遥感图像分类方法。针对传统VGG16模型参数量庞大的问题,对通道数以及参数量进行缩减。在算法运行过程中对数据进行正则化处理,并在分类方法中加入注意力机制。通过将注意力机制与CNN模型进行结合,并对两者进行端到端的训练,提高了模型的分类性能。在不同的分类与检测数据集上进行测试,实验结果表明,在相同的参数设置下,
【基金项目】
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2020年省级一般大学生创新创业训练计划资助项目(202010232054),黑龙江省省属高等学校基本科研业务费科研项目(135509136),黑龙江省教育科学“十三五”规划2020年度重点课题研究成果“‘新工科’背景下大学生创新能力培养的教学实践研究-以《数字图像处理》为例”(GJB1320385),2019年度黑龙江省高等教育教学改革研究项目(SJGY20190718),2020年齐齐哈尔大学
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为了解决场景遥感图像通常分类性能较差、分类精度不高的问题,提出一种基于改进VGG16的场景遥感图像分类方法。针对传统VGG16模型参数量庞大的问题,对通道数以及参数量进行缩减。在算法运行过程中对数据进行正则化处理,并在分类方法中加入注意力机制。通过将注意力机制与CNN模型进行结合,并对两者进行端到端的训练,提高了模型的分类性能。在不同的分类与检测数据集上进行测试,实验结果表明,在相同的参数设置下,提出的方法能明显提高对场景遥感图像分类的性能。
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