[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有效
| 申请号： | 202010816563.3 | 申请日： | 2020-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN112115972B | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 党兰学;庞沛东;林英豪;刘扬;左宪禹;周黎鸣;贾培艳 | 申请（专利权）人： | 河南大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 张立强 |
| 地址： | 475001 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 连接 深度 可分离 卷积 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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