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.
I REF föreslogs en rad regulariserade metoder för utvinning av djupa funktioner med hjälp av flera konvolutions- och poolningsskikt, som uppnådde den senaste prestandan.
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']}