原文:[文献阅读]基于卷积神经网络的高光谱图像深度特征提取与分类

Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Networks 使用 D CNN提取空 谱信息 主要内容 基于CNN设计了三种FE Feature Extraction 结构,分别提取空间,光谱和空 谱特征。其中设计了 D CNN能够有效的提取空 谱特 ...

2018-05-13 10:23 0 885 推荐指数:

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卷积神经网络到底如何提取特征

记录一些网友写的博客或者帖子,供学习用,感谢! 用文氏图来理解卷积神经网络如何决定提取哪些特征:https://blog.csdn.net/kane7csdn/article/details/84890592 为什么卷积能够提取图像特征?看完此文应该能够给你一个答案:https ...

Mon Mar 18 00:51:00 CST 2019 0 2072
高光谱图像分类

总结 因篇幅较长,把总结写在开始。 我是使用自己的环境来跑的,没有使用colab,所有关键的输出都保留了。GTX1660 Super。 项目地址 项目结构如下: 我觉得,实际问题需要根据应用场景来合理的提取特征,往往能得到更好的更稳定的效果。 论文里说到 ...

Thu Dec 17 01:25:00 CST 2020 0 1085
卷积神经网络提取特征并用于SVM

目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个。图片大小为16x16。要求必须使用SVM作为二分类分类器。 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看 ...

Mon Dec 05 17:58:00 CST 2016 20 49845
卷积神经网络图像分类

解决的问题 该论文探讨了前人提出的卷积神经网络CNN和超像素方法相结合进行区域级图像分类的优缺点。指出该方法与按像素分类相比,基于区域的算法可以探索像素之间的空间关系,从而可以减少某些像素级别的分类错误。但是,该方法没有考虑超像素区域之间的空间约束,这可能会限制这些算法的性能。因此该论文提出 ...

Tue Jun 02 21:48:00 CST 2020 0 675
卷积神经网络图像分类识别

Andrew Kirillov 著 Conmajia 译 2019 年 1 月 15 日 原文发表于 CodeProject(2018 年 10 月 28 日). 中文版有小幅修改,已获作者本人授权. 本文介绍了如何使用 ANNT 神经网络库生成卷积神经网络进行图像分类识别 ...

Thu Jan 17 06:41:00 CST 2019 0 5044
特征工程:图像特征提取深度学习

   在过去的二十年中,计算机视觉研究已经集中在人工标定上,用于提取良好的图像特征。在一段时间内,图像特征提取器,如 SIFT 和 HOG 是标准步骤。深度学习研究的最新发展已经扩展了传统机器学习模型的范围,将自动特征提取作为基础层。他们本质上取代手动定义的特征图像提取器与手动定义的模型,自动学习 ...

Mon Feb 25 22:59:00 CST 2019 0 1455
卷积神经网络对图片分类-上

我们来看看在图像处理领域如何使用卷积神经网络来对图片进行分类。 1 让计算机做图片分类: 图片分类就是输入一张图片,输出该图片对应的类别(狗,猫,船,鸟),或者说输出该图片属于哪种分类的可能性最大。 人类看到一张图片马上就能分辨出里面的内容,但是计算机分辨一张图片就完全 ...

Mon Aug 29 17:50:00 CST 2016 0 8057
卷积神经网络对图片分类-中

接上篇:卷积神经网络对图片分类-上 5 池层(Pooling Layers) 池层通常用在卷积层之后,池层的作用就是简化卷积层里输出的信息, 减少数据维度,降低计算开销,控制过拟合。 如之前所说,一张28X28的输入图片,经过5X5的过滤器后会得到一个24X24的特征图像,继续 ...

Mon Sep 05 19:47:00 CST 2016 0 2398
 
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