A Two-Stream Deep Fusion Framework for High-Resolution Aerial Scene Classification
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-01-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
One of the challenging problems in understanding high-resolution remote sensing images is aerial scene classification.
A well-designed feature representation method and classifier can improve classification accuracy.
In this paper, we construct a new two-stream deep architecture for aerial scene classification.
First, we use two pretrained convolutional neural networks (CNNs) as feature extractor to learn deep features from the original aerial image and the processed aerial image through saliency detection, respectively.
Second, two feature fusion strategies are adopted to fuse the two different types of deep convolutional features extracted by the original RGB stream and the saliency stream.
Finally, we use the extreme learning machine (ELM) classifier for final classification with the fused features.
The effectiveness of the proposed architecture is tested on four challenging datasets: UC-Merced dataset with 21 scene categories, WHU-RS dataset with 19 scene categories, AID dataset with 30 scene categories, and NWPU-RESISC45 dataset with 45 challenging scene categories.
The experimental results demonstrate that our architecture gets a significant classification accuracy improvement over all state-of-the-art references.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yu, Yunlong& Liu, Fuxian. 2018. A Two-Stream Deep Fusion Framework for High-Resolution Aerial Scene Classification. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130846
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yu, Yunlong& Liu, Fuxian. A Two-Stream Deep Fusion Framework for High-Resolution Aerial Scene Classification. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2018 (2018), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130846
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yu, Yunlong& Liu, Fuxian. A Two-Stream Deep Fusion Framework for High-Resolution Aerial Scene Classification. Computational Intelligence and Neuroscience. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130846
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130846
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر