Abstract-Deep inlärningsmetoder såsom konvolutionella neurala nätverk (CNN) kan leverera mycket noggranna klassificeringsresultat när de tillhandahålls med tillräckligt stora datamängder och respektive etiketter. Det kan dock vara problematiskt att använda CNN tillsammans med begränsade märkta data, eftersom detta leder till omfattande övermontering. I detta brev föreslår vi en ny metod genom att överväga en förträngd CNN utformad för att ta itu med ett helt annat klassificeringsproblem, nämligen utmaningen ImageNet, och utnyttja den för att extrahera en första uppsättning representationer. De härledda representationerna överförs sedan till en övervakad CNN-klassificerare, tillsammans med deras klassetiketter, som effektivt utbildar systemet. Genom denna tvåstegsram hanterar vi framgångsrikt problemet med begränsade data i ett system för end-to-end-behandling. Jämförande resultat över UC Merced Land Use-riktmärket visar att vår metod avsevärt överträffar de tidigare bäst angivna resultaten, vilket förbättrar den totala noggrannheten från 83,1% upp till 92,4%. Förutom statistiska förbättringar, introducerar vår metod en ny funktion fusionsalgoritm som effektivt hanterar den stora datadimensionaliteten genom att använda en enkel och beräkningseffektiv metod. Index Terms-convolutional neural networks (CNNs), djupinlärning (DL), funktionsextraktion, markanvändning klassificering, förtränade nätverk, fjärranalys (RS).
Marmanis på El. I Ref föreslogs en ram i två steg.
Deep Learning Earth Observation Classification Using ImageNet Pretrained Networks
{'venue': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'journal': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}