基于三维空洞卷积残差神经网络的高光谱影像分类方法

来源 :光学学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：xuehua812

【摘要】

：

高光谱影像是典型的高维数据,在光谱维和空间维都包含了大量信息。针对高光谱影像分类时光谱维数据量巨大的特点,提出一种基于三维空洞卷积残差神经网络的高光谱影像分类方法。该方法以高光谱像元立方体作为数据输入,使用三维卷积核同时提取高光谱数据的空间维和光谱维特征,并通过在卷积核中引入空洞结构,在不增加网络参数量和不消减数据特征的情况下提高卷积核的感受野,从而提高神经网络的分类的精度。该方法利用残差结构避免

【作者】

：

颜铭靖苏喜友

【出处】

：

光学学报

【发表日期】

：

2020年16期

【关键词】

：

遥感高光谱影像分类空洞卷积三维卷积残差神经网络 remote sensing hyperspectral image classification di

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