无迭代图胶囊网络的遥感场景分类

作者：杨顺; 边小勇; 陈希

来源：计算机应用, 2024, 1-8.

• 遥感场景分类
• 图胶囊网络
• 无迭代路由
• 等变正则化

目前大多数胶囊网络方法是通过改进迭代路由的方式提高精度，忽略了迭代路由本身复杂的计算量带来的负担，虽然有方法采用无迭代的路由训练胶囊网络，但是精度不佳。针对以上问题，提出了无迭代路由图胶囊网络的场景分类模型。首先，利用简单卷积层提取输入图像的初始特征。接着，提出通道和胶囊间双融合的全局注意力模块，通过依次进行通道和胶囊之间注意力，生成全局权重系数加权高级胶囊特征，使加权后的高级胶囊特征更具判别性，突出重要的胶囊，从而提高分类性能。同时引入能够计算图像间相似性的等变规则化项，建模胶囊网络的显式等变性，潜在提升网络性能。最后，基于边界损失和等变损失的组合损失函数训练整个网络，得到富于判别的分类模型。在多个基准场景数据集上的实验，验证了所提方法的有效性和效率。所提方法在加拿大高级研究所的10类图像数据集(CIFAR-10)上的分类准确率达到90.38%，与动态路由胶囊网络方法相比，提高了15.74个百分点；并且在仿射手写数字数据集(AffMnist)和航空影像数据集(AID)上，分别取得了98.21%和86.96%的平均精度。实验结果表明，所提方法有效提高了场景分类性能。

• 单位
  智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室; 武汉科技大学