Abstract-Vi föreslår en end-to-end ram för tät, pixelvis klassificering av satellitbilder med konvolutionella neurala nätverk (CNN). I vårt ramverk är CNN direkt utbildade för att ta fram klassificeringskartor från indatabilderna. Först utformar vi en helt konvolutionell arkitektur och visar dess relevans för det täta klassificeringsproblemet. Vi tar sedan upp frågan om bristfälliga utbildningsdata genom en tvåstegs utbildningsstrategi: CNN initieras först genom att använda en stor mängd eventuellt felaktiga referensdata, och sedan förfinas på en liten mängd korrekt märkta data. För att slutföra vårt ramverk utformar vi en flerskalig neuronmodul som lindrar den gemensamma avvägningen mellan igenkänning och exakt lokalisering. En serie experiment visar att våra nätverk betraktar en stor mängd sammanhang för att tillhandahålla finkorniga klassificeringskartor.
En end-to-end ram för tät, pixelvis klassificering av satellitbilder med CNNs är utvecklad med en flerskalig neuronmodul som lindrar den gemensamma avvägningen mellan igenkänning och exakt lokalisering REF.
Convolutional Neural Networks for Large-Scale Remote-Sensing Image Classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}