密集卷积残差网络的遥感图像融合

来源 :遥感学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:panyufei1989
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针对传统的遥感图像融合方法通常会引起光谱失真的问题和大多数基于深度学习的融合方法忽略充分利用每个卷积层信息的不足,本文结合密集连接卷积网络和残差网络的特性,提出了一个新的融合网络。该网络通过建立多个密集卷积块来充分利用卷积层的分级特征,同时块与块之间通过过渡层加快信息流动,从而最大程度地对特征进行极致利用并提取到丰富的特征。该网络应用残差学习拟合深层特征与浅层特征之间的残差,加快网络的收敛速度。实验中利用Gao Fen-1 (GF-1)和World View-2/3 (WV-2/3)的多光谱图像MS
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过渡金属电催化剂因其优良的电催化性能、低廉的成本,以及在电解水、燃料电池、锌空电池等领域展现出极大的应用潜力,逐渐成为人们的研究热点。其中,过渡金属氮化物(Transition Metal Nitrides,TMNs)因氮化过程能使金属的d带收缩变窄,填充态发生改变,从而调节金属-氢的键能,达到提高导电性及催化活性的目的,近来备受学者们的关注。因此,本文综述了TMNs纳米电催化剂的最新研究进展,包括借助d带理论讨论了氮元素对其结构及活性的影响;评述了TMNs的物理、化学等合成方法及掺杂、复合等改性方法;列
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