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[发明专利]基于残差连接的深度可分离卷积高光谱图像分类方法-CN202010816563.3有效
发明人：党兰学;庞沛东;林英豪;刘扬;左宪禹;周黎鸣;贾培艳 -专利权人：河南大学
申请日： 2020-08-14 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明属于高光谱图像分类技术领域，公开一种基于残差连接的深度可分离卷积高光谱图像分类方法，包括：构建分类模型；所述分类模型的首层采用1×1卷积后接ReLU激活函数用于提取光谱信息的非线性特征；采用三个金字塔结构的残差单元，并在每个残差单元中采用两个深度可分离的3×3卷积用于提取图像中光谱‑空间信息；分类模型末端，采用1×1卷积和全局平均池化层相结合用于融合空‑谱特征，完成分类；通过构建的分类模型完成高光谱图像分类。本发明充分提取了高光谱图像的光谱图像的空‑谱特征，通过堆叠残差单元从而构建了一个轻量级的分类模型，该模型在保证更高精度的同时拥有更快的分类速度。
基于连接深度可分离卷积光谱图像分类方法

[发明专利]一种双路径小卷积网络的高光谱图像分类方法-CN202110241601.1有效
发明人：党兰学;庞沛东;侯彦娥;左宪禹;葛强;刘扬;林英豪;谢毅 -专利权人：河南大学
申请日： 2021-03-04 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种双路径小卷积网络的高光谱图像分类方法，包括使用两个1×1小卷积堆叠构成复合层，并采用两个复合层构建双路径小卷积特征提取模块，双路径小卷积特征提取模块设置有用于特征提取的残差路径和稠密路径，通过残差路径和稠密路径将一个复合层的最后一层输出划分为两组特征图，并使用融合Concatenate操作将两组特征图合并，作为下一复合层特征提取的输入，基于双路径小卷积特征提取模块构建双路径小卷积网络分类模型，双路径小卷积网络分类模型包括数据预处理，光谱特征提取和空‑谱特征融合，通过双路径小卷积网络分类模型使用1×1卷积结合全局平均池化层完成最终分类。本发明在能够提高影像分类精度的同时兼顾简化网络复杂度。
一种路径卷积网络光谱图像分类方法