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摘要
针对遥感场景的精准分类,提出了密集网络特征哈希的场景分类算法。基于密集网络输出的高层语义特征,经全连接层过渡降维后,激活函数生成归一化的特征向量作为分类层的判断输入,形成端到端的分类网络。训练后的网络作为特征提取器,将测试数据激活层特征映射生成二值哈希码,最后采用支持向量机分类。所提出的算法分别在UC Merced、WHU和NWPU-RESISC45公开数据集进行了验证,分别与传统局部特征描述子、迁移学习、深度特征编码3个层次的多种算法进行了对比,实验结果表明,相比于传统中低层语义特征,分类准确度得到大幅度提高;相比于深度学习网络的迁移,密集特征映射表达精细,聚集影像核心类别判断要素,更符合遥感影像的特征分布;相比于深度特征编码算法,特征结构简单,分类精度高,迁移和拓展性强,可以满足不同遥感场景分类要求。
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单位工商管理学院; 广西财经学院
