Abstract-I detta papper beskriver vi en ny djup convolutional neural network (CNN) som är djupare och bredare än andra befintliga djupa nätverk för hyperspektral bildklassificering. Till skillnad från nuvarande state-of-the-art metoder i CNN-baserade hyperspektral bildklassificering, det föreslagna nätverket, kallas kontextuell djup CNN, kan optimalt utforska lokala kontextuella interaktioner genom att gemensamt utnyttja lokala spatio-spektral relationer med angränsande enskilda pixel vektorer. Det gemensamma utnyttjandet av spatiospektral information uppnås genom en flerskalig konvolutionsfilterbank som används som en första komponent i den föreslagna CNN-ledningen. De ursprungliga rumsliga och spektral funktionskartor som erhålls från den flerskaliga filterbanken kombineras sedan för att bilda en gemensam spatio-spektral funktionskarta. Den gemensamma funktionskartan som representerar rika spektral- och rumsliga egenskaper hos hyperspektralavbildningen matas sedan genom ett helt konvolutionsnätverk som så småningom förutspår motsvarande etikett för varje pixelvektor. Den föreslagna metoden testas på tre referensdataset: datasetet Indian Pines, datasetet Salinas och datasetet University of Pavia. Resultatjämförelsen visar att den föreslagna metoden har förbättrat klassificeringen av de tre datauppsättningarna i förhållande till den senaste tekniken. Index Terms-convolutional neural network (CNN), hyperspektral bildklassificering, restinlärning, flerskalig filterbank, helt convolutional network (FCN)
Lee och Kwon REF föreslog en kontextuell djup CNN, som optimalt utforskar kontextuella interaktioner genom att gemensamt utnyttja lokala rumsliga-spektral relationer med angränsande pixlar.
Going Deeper with Contextual CNN for Hyperspectral Image Classification
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}