【摘要】：隨著深度學習的發(fā)展,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各種視覺任務中都具有優(yōu)越的性能;特別是在二維圖像分類上,更是獲得了很高的分類精度。針對于高光譜圖像分類問題,設(shè)計了一種新的卷積運算;利用高光譜圖像譜-空聯(lián)合信息建立三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其進行分類;并針對高光譜圖像樣本不均勻性,在網(wǎng)絡(luò)輸出不同類別加入不同的權(quán)重加以訓練。通過對兩個公開高光譜圖像數(shù)據(jù)集的測試,相對于傳統(tǒng)方法,能夠得到更高的分類精度,表明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對高光譜圖像具有更強的特征表達能力。
[Abstract]:With the development of deep learning, convolution neural networks have excellent performance in all kinds of visual tasks, especially in two-dimensional image classification. Aiming at the problem of hyperspectral image classification, a new convolution operation is designed, and a three-dimensional convolution neural network is established to classify the hyperspectral image. Aiming at the heterogeneity of hyperspectral image samples, different weights are added to the network output. By testing two open hyperspectral image data sets, a higher classification accuracy can be obtained compared with the traditional method, which shows that the convolution neural network has a stronger ability to express the features of hyperspectral images.
【作者單位】： 火箭軍工程大學信息工程系;
【分類號】：TP183;TP751

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9 王U喺，

本文編號：2321575