卷积神经网络多层特征联合的遥感图像检索

卷积神经网络多层特征联合的遥感图像检索

论文摘要

针对卷积神经网络的特征表达方法难以满足大规模遥感图像检索需要的问题,该文将卷积层特征和全连接层特征进行联合,提出一种基于卷积神经网络多层特征联合的遥感图像检索方法。该方法提取不同卷积层特征作为图像的局部特征,提取全连接层特征作为感兴趣区域,并对二者进行跨层整合得到新的图像特征并应用于图像检索。实验结果表明,与利用单一的全连接层或者卷积层特征以及传统的经典检索方法相比,该方法取得了很好的检索结果,能够更好地保留图像的全局信息和空间结构信息,提高遥感图像检索的性能。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 卷积神经网络
  • 2 卷积层与全连接层特征整合
  • 3 实验与结果分析
  •   3.1 实验数据与参数设置
  •   3.2 实验结果
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 杨珂,李从敏,周维勋,程起敏,任应超

    关键词: 卷积神经网络,遥感图像检索,特征提取,特征联合

    来源: 测绘科学 2019年07期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

    单位: 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,华中科技大学电子信息与通信学院,中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室

    基金: 国家自然科学基金项目(51508422,41401513,41771452,41771454),国家重点研发计划战略性国际科技创新合作重点专项(2016YFE0202300),国家高分专项(02-Y30B19-9001-15,17),广州市科技计划项目(201604020070),武汉市晨光计划人才项目(2016070204010114),湖北省重点研发计划项目(2016AAA018)

    分类号: TP751;TP183

    DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2019.07.002

    页码: 9-15+34

    总页数: 8

    文件大小: 304K

    下载量: 511

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