[发明专利]基于二值量化网络的高光谱图像分类方法有效
| 申请号： | 202010151137.2 | 申请日： | 2020-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN111382788B | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 雷杰;苏展;吴凌云;李云松;谢卫莹;张鑫 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 田文英;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于二值量化网络的高光谱图像分类方法，主要解决高光谱图像的边缘模糊、模型复杂和提取云的空间特征信息不足的技术问题。实现步骤为：生成训练集；构建全精度卷积神经网络；训练全精度卷积神经网络；构建二值量化卷积神经网络；初始化二值量化卷积神经网络的；训练二值量化卷积神经网络；对高光谱图像进行分类。本发明利用了七个量化模块，简化了传统的卷积神经网络结构，充分提取高光谱图像云层的空间特征信息，在节省计算资源的同时提高了高光谱图像云分类的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 量化 网络 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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