基于RCF网络的遥感图像场景分类研究

来源 :激光与光电子学进展 | 被引量 : 1次 | 上传用户：bxz231

【摘要】

：

为了提高ResNet50网络对遥感场景图像中目标特征的提取能力和场景分类的可解释性,提出一种基于ResNet50-CBAM-FCAM(RCF)网络的遥感图像场景分类方法。该方法在ResNet50网络中增加卷积注意力模块和全卷积类激活映射分支,利用注意力机制将分支特征分别与提取的通道注意力特征和空间注意力特征融合,生成各类场景的类激活映射图。实验结果证明,所提方法在数据集AID上的总体分类准确率达到

【作者】

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朱淑鑫周子俊顾兴健任守纲徐焕良

【机构】

：

南京农业大学人工智能学院,国家信息农业工程技术中心

【出处】

：

激光与光电子学进展

【发表日期】

：

2021年14期

【关键词】

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大气光学遥感图像场景分类深度学习网络解释性注意力机制

【基金项目】

：

国家自然科学基金青年项目(61806097),国家级大学生创新创业训练计划(202010307063Z)。

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