[发明专利]基于多尺度内卷网络的高光谱图像分类的方法在审
| 申请号： | 202111556994.1 | 申请日： | 2021-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN114494846A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 张安迪;刘芳;刘嘉;肖亮;徐洋;杨劲翔;郜文菲 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06T5/00;G06N3/04;G06K9/62;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82 |
| 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： | 本发明公开了一种基于对尺度内卷网络的高光谱图像分类的方法，该方法包括：对原始高光谱数据进行最大最小归一化；构建自适应光谱去噪网络提纯归一化后的数据；构建空间卷积子网络与内卷子网络，并在网络中嵌入Dropblock模块提高网络泛化能力；构建自编码器模块，并将重建损失施加正则化以保持图像原本特征；融合空间卷积子网络与内卷子网络，并同时训练自编码器模块，最终得到分类识别结果。本发明构建的内卷网络更加关注于高光谱数据的光谱特征，并且融合了空间卷积网络以完善模型的空间特征提取能力，同时引入的Dropblock模块更进一步地提高了模型的泛化性，而自编码器模块能够保持重建图像的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 内卷 网络 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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