遥感影像要素提取的可变结构卷积神经网络方法
针对利用经典卷积神经网络提取遥感影像地物要素的方法中,模型容量受既定网络固有结构的限制而难以得到良好提取效果的问题,提出利用可变结构卷积神经网络的遥感影像要素提取方法.该方法将结构搜索与权重求解过程统一,在定义卷积神经网络架构的基础上将其中的关键结构作为变量,并以要素提取精度指标作为目标函数,利用遗传算法求解网络结构,最后以该网络为模型提取遥感影像中的目标要素.相关试验表明,可变结构卷积神经网络具备灵活的模型容量,对遥感影像中目标要素的提取效果良好.
地物要素提取、卷积神经网络、可变结构、遗传算法
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P237(摄影测量学与测绘遥感)
国家重点研发计划2016YFB0501403
2019-06-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共14页
583-596