[发明专利]基于随机深度残差网络的高光谱图像分类方法有效
| 申请号： | 202010169109.3 | 申请日： | 2020-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN111353463B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 高正;同磊;邓米克;禹晶;肖创柏 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于随机深度残差网络的高光谱图像分类方法，本发明实现步骤如下：步骤一、首先对数据进行预处理。步骤二、模型构建，主要由两部分组成，光谱特征提取与空间信息特征提取。步骤三、模型训练。步骤四、高光谱图像分类。将数据输入网络，进行类别的预测，得到分类的高光谱图像。步骤五、输出分类图像；本发明充分利用了高光谱图像的空谱特征和光谱特征，提高了分类精度，并且在残差网络的基础上应用了随机深度，相较于传统的残差网络极大的缩减了训练时间与测试时间。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 随机 深度 网络 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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