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 Al. REF föreslog en djup CNN som lär sig lokal spektral och rumslig information inbäddad i hyperspektral bilder genom att använda en flerskalig filterbank i det inledande skedet av nätverket.
Going Deeper with Contextual CNN for Hyperspectral Image Classification
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}