A new deep convolutional neural network for fast hyperspectral image classification
On december 5, 2021 by adminA artificial neural networks (ANNs) have been widely used for the analysis of remotely sensed imagery. Különösen a konvolúciós neurális hálózatok (CNN) egyre nagyobb figyelmet kapnak ezen a területen. A CNN-ek igen hatékonynak bizonyultak olyan területeken, mint a képfelismerés és -osztályozás, különösen a kétdimenziós képekből álló nagy halmazok osztályozására. A multispektrális és hiperspektrális képekre való alkalmazásuk azonban néhány kihívással néz szembe, különösen a többdimenziós adatkockákban található nagydimenziós információk feldolgozásával kapcsolatban. Ez a számítási idő jelentős növekedését eredményezi. Ebben a tanulmányban egy új CNN-architektúrát mutatunk be hiperspektrális képek osztályozására. A javasolt CNN egy háromdimenziós hálózat, amely mind a spektrális, mind a térbeli információkat felhasználja. Határtükrözési stratégiát is alkalmaz a kép határterületeinek hatékony feldolgozása érdekében, és hatékonyan valósult meg grafikus feldolgozóegységek (GPU-k) használatával. Kísérleti eredményeink azt mutatják, hogy a javasolt hálózat pontosan és hatékonyan működik, csökkentve a számítási időt és növelve a pontosságot a hiperspektrális képek osztályozásában más hagyományos ANN technikákkal összehasonlítva.
Vélemény, hozzászólás?