【摘 要】
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为了提高ResNet50网络对遥感场景图像中目标特征的提取能力和场景分类的可解释性,提出一种基于ResNet50-CBAM-FCAM(RCF)网络的遥感图像场景分类方法。该方法在ResNet50网络中增加卷积注意力模块和全卷积类激活映射分支,利用注意力机制将分支特征分别与提取的通道注意力特征和空间注意力特征融合,生成各类场景的类激活映射图。实验结果证明,所提方法在数据集AID上的总体分类准确率达到
【机 构】
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南京农业大学人工智能学院,国家信息农业工程技术中心
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(61806097),国家级大学生创新创业训练计划(202010307063Z)。
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为了提高ResNet50网络对遥感场景图像中目标特征的提取能力和场景分类的可解释性,提出一种基于ResNet50-CBAM-FCAM(RCF)网络的遥感图像场景分类方法。该方法在ResNet50网络中增加卷积注意力模块和全卷积类激活映射分支,利用注意力机制将分支特征分别与提取的通道注意力特征和空间注意力特征融合,生成各类场景的类激活映射图。实验结果证明,所提方法在数据集AID上的总体分类准确率达到96%以上,在实验数据集NWPU-RESISC45上的总体分类准确率达到93%以上,且类激活映射图可视化
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