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Convolutional neural networks for hyperspectral image classification
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AI
DOI：10.1016/j.neucom.2016.09.010.png)
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摘要
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作为一种强大的视觉模型，卷积神经网络 (cnn) 在各种视觉识别问题中表现出了卓越的性能，近年来引起了人们的广泛关注。然而，由于高光谱图像数据的波段高度相关和训练样本不足，如何有效地将CNN模型应用于高光谱图像仍然是一个具有挑战性的问题。本文提出了一种有效的CNN架构，以提高其高光谱图像分类的判别能力，其中原始数据用作输入，最终CNN输出是预测的类别相关结果。所提出的CNN基础设施具有几个明显的优点。首先，与需要手工特征的传统分类方法不同，这里使用的CNN模型旨在以端到端的方式处理高光谱图像分析问题。其次，从较小的训练集中优化CNN模型的参数，同时在一定程度上缓解了神经网络的过拟合问题。最后，为了更好地处理高光谱图像信息，采用了1x1卷积层，并且在整个CNN过程中还采用了平均池化层和更大的丢失率。在三个基准数据集上的实验表明，所提出的CNN架构大大优于其他最先进的方法。(C) 2016 Elsevier b.V.保留所有权利。
Keyword:
Hyperspectral image classification
Convolutional neural networks
Deep learning
AI总结
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期刊
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6.5
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机构
引用论文
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