本发明公开了一种多分支卷积神经网络融合的遥感图像场景分类方法,首先将场景数据集按比例随机划分成训练集和测试集；接着对数据集进行预处理和数据扩增；将处理后的数据分别通过对象检测网络和注意力网络获得对象掩码图和注意力图；然后将原图像、对象掩码图和注意力图训练集分别输入到一个CNN网络进行微调,分别获得最优分类模型,再将三组测试集作为输入分别通过最优分类模型获得Softmax层的输出,最后将三组Softmax层的输出通过决策级融合,获得最终的预测结果。本发明可以提高分类准确性和分类效果。
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