10.16208/j.issn1000-7024.2019.03.037
改进的卷积神经网络架构
对卷积神经网络架构进行改进, 提高其对遥感图像处理的识别能力.以端到端的形式处理图像数据, 为提取更加完善的图像特征数据, 对图像数据进行打补丁操作并利用小训练集训练模型参数, 达到优化网络的目的, 降低过拟合的概率.为验证该方法的有效性, 采用遥感数据集进行实验验证, 实验结果表明, 该卷积神经网络架构对遥感图像的处理有更好的效果和更高的精确度.
卷积神经网络、遥感图像、图像特征、补丁、过拟合
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TP18(自动化基础理论)
山西省回国留学人员科研基金项目2014-053;山西省科技公关基金项目20090322004
2019-05-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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