[发明专利]一种三维空谱空间维像元类属概率计算方法有效
| 申请号： | 201811008372.3 | 申请日： | 2018-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN109376753B | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 肖亮;刘启超 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种稠密连接的三维空谱分离卷积深度网络及构建方法，该方法包括：输入层为三维空谱数据；隐层单元由光谱维一维卷积层和空间维二维卷积层构成，每个隐层单元是先执行光谱维卷积，然后执行空间维卷积；深度网络由多层隐层单元堆叠而成；每个隐层单元的输入为前面所有隐层单元的输出拼接而成；输出层为各光谱像元的类属概率数据；网络损失函数为掩模交叉熵。本发明具有空谱特征快速学习和小样本标注监督分类性能，较好解决分类标签不均衡性，应用于高光谱图像监督分类具有优异性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 三维 空间 维像元类属 概率 计算方法 | ||
【主权项】：
1.一种稠密连接的三维空谱分离卷积深度网络，其特征在于，包括输入层、隐层单元和输出层；输入层为三维空谱数据,即网络的输入为具有多通道空谱结构的三维数据；隐层单元由光谱维一维卷积层和空间维二维卷积层构成，每个隐层单元先执行光谱维卷积，然后执行空间维卷积；光谱维一维卷积层采用一维卷积核对逐光谱进行卷积变换，空间维二维卷积层采用二维卷积核对逐通道进行卷积变换；深度网络由多层隐层单元堆叠而成，即使用多个隐层单元层层堆叠构成深度网络；每个隐层单元的输入为前面所有隐层单元的输出拼接而成；输出层为各像元的类属概率数据，即网络的输出为输入空谱数据的空间维各像元的类属概率数据。
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