基于Alex Net模型框架,提出一種改進卷積神經網絡模型,通過使用較小的卷積核,保留圖像或特征圖像的空間尺寸,增加BN層（batch normalization）方式,并使用mini-batch和梯度下降算法相結合對網絡進行訓練。將改進后的模型應用于遙感圖像場景分類,實驗結果表明,與傳統(tǒng)的AlexNet模型比較,改進后的模型提高了收斂速度,分類準確率為0.961 4,誤分率為0.038 6,Kappa系數(shù)為0.959 4,分類準確率提升了2.2%。 

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 場景分類在遙感影像中的應用
2 卷積神經網絡原理
3 改進卷積神經網絡模型
    3.1 改進卷積神經網絡模型結構
    3.2 卷積神經網絡模型訓練及驗證
4 實驗和分析
    4.1 實驗環(huán)境
    4.2 實驗分析
5 結論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于深度卷積神經網絡的高分辨率遙感影像場景分類[J]. 孟慶祥,吳玄.  測繪通報. 2019(07)
[2]圖像場景分類技術綜述[J]. 田艷玲,張維桐,張鍥石,路綱,吳曉軍.  電子學報. 2019(04)
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[8]基于泛化深度遷移特征的高分遙感場景分類[J]. 羅暢,王潔,王世強,史通,任衛(wèi)華.  系統(tǒng)工程與電子技術. 2018(03)
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碩士論文
[1]基于卷積神經網絡的高分辨率遙感影像土地利用分類[D]. 門計林.中國地質大學 2019
[2]基于深度神經網絡的道路目標檢測研究[D]. 陳佳鵬.西南交通大學 2018
[3]遞歸型卷積神經網絡的研究及其應用[D]. 王巧云.蘇州大學 2017



本文編號：3711165