基于可分離卷積和密集連接的高光譜圖像分類方法及介質(zhì)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202011062549.5 申請日 -
公開（公告）號 CN112183399A 公開（公告）日 2021-01-05
申請公布號 CN112183399A 申請公布日 2021-01-05
分類號 G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 顏軍;宗達(dá);蔣曉旭;鄧劍文;宋廷強(qiáng);劉童心;黃騰杰;吳明朗;鄭忠良 申請（專利權(quán)）人 廣東歐比特人工智能研究院有限公司
代理機(jī)構(gòu) 廣州嘉權(quán)專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 代理人 廣東歐比特人工智能研究院有限公司;珠海歐比特宇航科技股份有限公司
地址 519080 廣東省珠海市唐家東岸白沙路1號歐比特科技園
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種基于可分離卷積和密集連接的高光譜圖像分類方法及介質(zhì)的技術(shù)方案，包括：搭建高光譜分類網(wǎng)絡(luò)，初始化輸入數(shù)據(jù)；對輸入數(shù)據(jù)使用密集連接方式進(jìn)行特征提?。粚︻l譜維度進(jìn)行壓縮；通過感受野對空間信息進(jìn)行第融合，同時整合數(shù)據(jù)的頻譜信息，使用可分離卷積輸出對應(yīng)的特征圖；使用無參的全局平均池化，將特征圖投票，輸出值拼接輸入全連接層，并通過softmax輸出分類。本發(fā)明的有益效果為：降低計算量的同時大大減少了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，提高網(wǎng)絡(luò)分類效率；顯著提高了3個常用的高光譜數(shù)據(jù)集的分類準(zhǔn)確率；使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有較好的泛化能力。