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基于权重动态变形和双重网络自我验证的遥感影像分类方法
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作者 张庆芳 丛铭 +8 位作者 韩玲 席江波 荆青青 崔建军 杨成生 任超峰 顾俊凯 许妙忠 陶翊婷 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2024年第8期275-285,共11页
目前主流的神经网络在面对复杂多样的地物目标时难以精确区分,同时样本数量少、弱监督条件也容易为神经网络带来大量噪声与错误。为此,在分析遥感影像的地物特点后,提出一种基于权重动态变形的双重网络遥感影像分类方法,通过构架灵活、... 目前主流的神经网络在面对复杂多样的地物目标时难以精确区分,同时样本数量少、弱监督条件也容易为神经网络带来大量噪声与错误。为此,在分析遥感影像的地物特点后,提出一种基于权重动态变形的双重网络遥感影像分类方法,通过构架灵活、简易却有效的权重动态变形结构,构建经过改进的分类网络与目标识别网络,形成双网络对照的自我验证,从而提高学习性能、修复误差、增补遗漏、提高分类精度。实验结果表明,所提方法在容易实施的基础上,表现出更强的地物认知能力和更强的噪声抵抗能力,即其能够适应各种遥感影像的分类任务,具有较为广阔的应用潜力。 展开更多
关键词 遥感影像分类 神经网络 权重动态变形 双重神经网络 自我验证
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