Abstract-På grund av fördelarna med djupt lärande, i detta papper, en legaliserad djup funktion extraktion (FE) metod presenteras för hyperspektral bild (HSI) klassificering med hjälp av en konvolutional neurala nätverk (CNN). Det föreslagna tillvägagångssättet använder flera konvolutions- och poolskikt för att utvinna djupa drag från HSI, som är icke-linjära, diskriminerande och invarianta. Dessa funktioner är användbara för bildklassificering och måldetektering.
Chen och Al. REF föreslog en regulariserad djup funktion extraktion metod presenteras till hyperspektral bildklassificering med hjälp av en konvolutionell neurala nätverk, som med glesa begränsningar ger konkurrenskraftiga resultat till state-of-theart metoder.
Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}