【摘 要】
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研究了一种仅利用少量标记点训练深度卷积神经网络并对高光谱影像进行分类的方法。以图像分割获得的同质区增加训练样本数目;借助这些增加的样本训练初始分类器并预测所有未
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.41271420/D010702）
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研究了一种仅利用少量标记点训练深度卷积神经网络并对高光谱影像进行分类的方法。以图像分割获得的同质区增加训练样本数目;借助这些增加的样本训练初始分类器并预测所有未知点的初始类别;将每一初始类别聚集为适当的类簇,以类簇号作为伪标签对深度卷积网进行预训练;最后利用经过同质区增加的训练样本精调预训练深度卷积网。实验结果证明新方法可以在仅用少量实际标记样本的情况下成功地训练深度卷积网,对高光谱数据进行有效分类。
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