Nyligen har konvolutionella neurala nätverk visat utmärkt prestanda på olika visuella uppgifter, inklusive klassificering av gemensamma tvådimensionella bilder. I detta papper används djupa konvolutionella neurala nätverk för att klassificera hyperspektral bilder direkt i spektral domän. Närmare bestämt innehåller arkitekturen för den föreslagna klassificeringen fem lager med vikter som är det ingående lagret, det konvolutionella lagret, det maximala poolningslagret, det fullständiga anslutningslagret och det utgående lagret. Dessa fem lager implementeras på varje spektralsignatur för att diskriminera andra. Experimentella resultat baserade på flera hyperspektrala bilddata visar att den föreslagna metoden kan uppnå bättre klassificeringsprestanda än vissa traditionella metoder, såsom stödvektormaskiner och konventionella metoder för djupinlärning.
I REF används djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNN) för att klassificera HSI direkt i spektraldomänen.
Deep Convolutional Neural Networks for Hyperspectral Image Classification
{'venue': 'J. Sensors', 'journal': 'J. Sensors', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}