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通过异构深度神经网络对高光谱图像进行监督分类
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上传时间: 2021-03-27
详细说明：在本文中，提出了一种新的基于异构神经网络的深度学习方法，称为HNNDL，用于对带有少量标记样本的高光谱图像（HSI）进行监督分类。 具体来说，将深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）组合起来以构建HNNDL体系结构。 所提出的体系结构包含三个模块：1）降维和特征提取，2）训练像素级DNN和CNN，3）由上述分类器生成的两个软概率图上基于双边滤波的决策级融合。 这种异构深度学习架构背后的基本原理是，他们可以充分利用每个网络的互补能力，从而学习更多抽象和更强大的本地光谱空间信息，从而提高HSI分类器的性能。 在广泛使用的HSI上的实验结果表明，在分类准确性方面，该方法优于几种众所周知的分类方法。
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