文件名称:
合成Kong径雷达场景分类的高阶广义无序合并网络
开发工具:
文件大小: 256kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-08
详细说明：视觉单词袋（BOVW）模型中的固定编码样式以及卷积神经网络（CNN）特征表示中的强大空间信息，使得特征向量不太适合场景分类。 为了提取SAR场景分类的可学习无序特征，提出了一种通过反向传播训练的高阶广义无序池网络，以学习局部聚集描述符（VLAD）的高阶向量和局部约束仿射子空间编码。 （LASC），与一阶特征编码样式相比，所提出的网络可以通过外部产品自动学习高阶编码特征。 随后，为了使特征表示更加强大，将其梯度通过奇异值分解（SVD）和元素逐项归一化的矩阵归一化（平方根）引入了所提出的网络中。 最后，对TerraSAR-X图像上的SAR场景分类数据集进行的实验表明，所提出的网络比最新方法具有更好的性能。
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