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SSCDenseNet:一种空-谱卷积稠密网络的高光谱图像分类算法
SSCDenseNet:一种空-谱卷积稠密网络的高光谱图像分类算法
作者:
刘启超
刘芳
徐金环
肖亮
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
高光谱图像
监督分类
深度学习
稠密网络
空-谱卷积
摘要:
基于深度学习的高光谱遥感图像地物分类是目前研究的热点.但由于其参数规模大以及结构复杂,深度网络通常需要大量训练样本和较长训练时间,如何在小规模样本下建立深度学习监督分类模型是需要解决的关键问题.本文提出了一种小规模样本下高光谱图像分类的空-谱卷积稠密网络算法,称为SSCDenseNet,其包含三种新颖的架构策略:(1)空-谱分离卷积,即采取光谱维一维卷积和空间维二维卷积的分离卷积结构构成隐层单元,并通过多个隐层单元堆叠构造深度网络;(2)隐层单元中使用批归一化,减少数据协方差漂移及加速网络训练;(3)隐层单元间构建稠密连接,缓解梯度消失问题并实现特征复用.通过Indian Pines、Pavia University与Salinas数据集进行综合测评,表明该方法优于若干最新深度学习方法,特别在小规模样本下具有优异的分类性能.
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文献信息
篇名
SSCDenseNet:一种空-谱卷积稠密网络的高光谱图像分类算法
来源期刊
电子学报
学科
工学
关键词
高光谱图像
监督分类
深度学习
稠密网络
空-谱卷积
年,卷(期)
2020,(4)
所属期刊栏目
学术论文
研究方向
页码范围
751-762
页数
12页
分类号
TP751
字数
8192字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.017
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
肖亮
南京理工大学计算机科学与工程学院
132
1593
20.0
33.0
2
刘芳
南京理工大学计算机科学与工程学院
44
197
8.0
12.0
3
徐金环
南京理工大学计算机科学与工程学院
2
3
1.0
1.0
4
刘启超
南京理工大学计算机科学与工程学院
1
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深度学习
稠密网络
空-谱卷积
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
主办单位:
中国电子学会
出版周期:
月刊
ISSN:
0372-2112
CN:
11-2087/TN
开本:
大16开
出版地:
北京165信箱
邮发代号:
2-891
创刊时间:
1962
语种:
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:
Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:
http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
期刊文献
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