基于中心聚类的深度学习遥感图像场景分类方法

• 作者: 廖建平
• 来源期刊: 现代信息科技
• 关键词: 遥感图像 中心聚类 深度学习 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（10）
• 所属期刊栏目: 信息技术|Information Technology
• 页码范围: 27-29,33
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.10.006

摘要

针对遥感影像场景分类提出一种改进的中心聚类的深度学习模型,该模型通过改进不同类型特征的距离间隔,提高遥感图像场景分类的性能.与现有其他深度学习模型相比,该模型通过添加聚类中心以及特征与聚类中心的距离间隔约束,设计新的目标函数.新目标函数由交叉熵损失和中心聚类间隔损失构成.通过在两个公共基准数据集上评估所提出的目标函数,分类结果获得明显提升.