Vi presenterar en analys av tre möjliga strategier för att utnyttja kraften i befintliga konvolutionella neurala nätverk (ConvNets) i olika scenarier från de som de utbildades: full träning, finjustering, och använder ConvNets som funktionsextraktorer. I många tillämpningar, särskilt med fjärranalys, är det inte möjligt att helt utforma och utbilda ett nytt ConvNet, eftersom detta vanligtvis kräver en avsevärd mängd märkta data och kräver höga beräkningskostnader. Därför är det viktigt att förstå hur man får den bästa vinsten från befintliga ConvNets. Vi utför experiment med sex populära ConvNets med hjälp av tre fjärranalysdataset. Vi jämför också ConvNets i varje strategi med befintliga deskriptorer och med toppmoderna baslinjer. Resultat pekar på att finjustering tenderar att vara den bäst presterande strategin. I själva verket, med hjälp av funktionerna från den finjusterade ConvNet med linjär SVM får de bästa resultaten. Vi uppnådde också toppmoderna resultat för de tre datauppsättningar som användes.
För klassificering av fjärranalysscener utforskar Nogueira och hans kollegor REF tre möjliga strategier: full träning, finjustering och användning av ConvNets som funktionsextraktorer.
Towards Better Exploiting Convolutional Neural Networks for Remote Sensing Scene Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}