Hybrid Depth-Separable Residual Networks for Hyperspectral Image Classification
المؤلفون المشاركون
Zhao, Cuijie
Zhao, Hongdong
Wang, Guozhen
Chen, Hong
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
At present, the classification of the hyperspectral image (HSI) based on the deep convolutional network has made great progress.
Due to the high dimensionality of spectral features, limited samples of ground truth, and high nonlinearity of hyperspectral data, effective classification of HSI based on deep convolutional neural networks is still difficult.
This paper proposes a novel deep convolutional network structure, namely, a hybrid depth-separable residual network, for HSI classification, called HDSRN.
The HDSRN model organically combines 3D CNN, 2D CNN, multiresidual network ROR, and depth-separable convolutions to extract deeper abstract features.
On the one hand, due to the addition of multiresidual structures and skip connections, this model can alleviate the problem of over fitting, help the backpropagation of gradients, and extract features more fully.
On the other hand, the depth-separable convolutions are used to learn the spatial feature, which reduces the computational cost and alleviates the decline in accuracy.
Extensive experiments on the popular HSI benchmark datasets show that the performance of the proposed network is better than that of the existing prevalent methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhao, Cuijie& Zhao, Hongdong& Wang, Guozhen& Chen, Hong. 2020. Hybrid Depth-Separable Residual Networks for Hyperspectral Image Classification. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141992
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhao, Cuijie…[et al.]. Hybrid Depth-Separable Residual Networks for Hyperspectral Image Classification. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141992
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhao, Cuijie& Zhao, Hongdong& Wang, Guozhen& Chen, Hong. Hybrid Depth-Separable Residual Networks for Hyperspectral Image Classification. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141992
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1141992
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