基于密集卷积网络(DenseNets)的遥感图像分类研究

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遥感图像空间分辨率低,如何更好地提取图像特征成为提升分类性能的关键。文章提出了一种基于密集卷积网络(DenseNets)的遥感图像分类方法,针对遥感图像样本少,采用迁移学习方法,在ImageNet上进行预训练,获得初始模型,利用预训练模型在(UCMLandUse21)上训练,更新训练策略获得最佳模型。结果表明,该方法比BOVW+SCK和SVMLDA方法在分类精度上提高10%,比传统CNN提升了约7%,比MSDCNN提升5%。因此,该方法对于遥感图像场景分类具有一定的价值。
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