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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>一種新型的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感場(chǎng)景分類模型

      一種新型的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感場(chǎng)景分類模型

      2021-03-16 | rar | 2.13 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　遙感圖像場(chǎng)景分類任務(wù)較普通圖像分類任務(wù)的特征范圍更廣且分布更復(fù)雜，難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)分類。針對(duì)遙感圖像特征分布與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)存在一定適應(yīng)性關(guān)系的情況，提出一種利用復(fù)雜度適配聚類的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感場(chǎng)景分類模型。構(gòu)建含有顏色矩、灰度共生矩陣、信息熵、信息增益、線占比等多重特征的遙感圖像復(fù)雜度評(píng)價(jià)矩陣，通過計(jì)算圖像相似性得到不同復(fù)雜度的圖像子集，采用層次聚類方式將圖像復(fù)雜度分為高、中、低等級(jí)，并分別使用 Densenet、 Capsnet和 Senet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)復(fù)雜度適配的圖像子集進(jìn)行訓(xùn)練，最終獲得自適應(yīng)遙感場(chǎng)景分類模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與 Densenet、 Capsnet、 Senet等模型相比，該模型能更有針對(duì)性地提取不同復(fù)雜度的圖像特征具有更高的遙感場(chǎng)景分類準(zhǔn)確率。

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