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利用DCNN融合特征对遥感图像进行场景分类

消耗积分:3 | 格式:rar | 大小:1.66 MB | 2018-01-10

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　　为了解决在遥感图像场景分类问题中传统的底层或中间级视觉特征无法充分描述复杂场景的问题，提出了采用第三种感知网络（Inspection-v3）、快速特征嵌入的卷积神经网络（CaffeNet）、OverFeatL 3种深度卷积神经网络（DCNN）提取的融合特征进行遥感图像场景分类方法。通过利用利用3种DCNN提取的归一化的融合特征进行分类实验，在UCMLU（ University of California Merced　Land Use）数据集上获得了97.01%的准确率。融合特征的分类实验证明，不同结构DCNN的融合特征能更充分的表达场景的语义信息。

利用DCNN融合特征对遥感图像进行场景分类

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