基于3D多尺度特征融合残差网络的高光谱图像分类

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ernie_dun

【摘要】

：

深度学习中用于训练的高光谱图像(HSI)数据十分有限,因此较深的网络不利于空谱特征的提取.为了缓解该问题,文中提出3D多尺度特征融合残差网络,利用深度学习和多尺度特征融合的方式对光谱-空间特征进行有序的学习.首先对3D-HSI数据进行自适应降维,将降维后的图像作为网络输入.然后,通过多尺度特征融合残差块依次提取光谱-空间特征,融合不同尺度的特征,通过特征共享增强信息流,获得更丰富的特征.最后以端到

【作者】

：

郭文慧曹飞龙

【机构】

：

中国计量大学理学院应用数学系

【出处】

：

模式识别与人工智能

【发表日期】

：

2019年10期

【关键词】

：

深度学习多尺度特征融合特征提取高光谱图像分类 Deep Learning Multi-scale Feature Fusion Feature Extra

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(No.61672477)资助

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