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| 密集卷积残差网络的遥感图像融合 | |
| 作者姓名： | 陈毛毛 郭擎 刘明亮 李安 |
| 作者单位： | 1.黑龙江大学 电子工程黑龙江省高校重点实验室, 哈尔滨 150080;2.中国科学院空天信息创新研究院, 北京 100094;3.黑龙江大学 信息融合估计与检测黑龙江省重点实验室, 哈尔滨 150080 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（编号：61771470）;黑龙江省黑龙江大学基础研究基金（编号：kjcx201806） |
| 摘 要： |  针对传统的遥感图像融合方法通常会引起光谱失真的问题和大多数基于深度学习的融合方法忽略充分利用每个卷积层信息的不足,本文结合密集连接卷积网络和残差网络的特性,提出了一个新的融合网络.该网络通过建立多个密集卷积块来充分利用卷积层的分级特征,同时块与块之间通过过渡层加快信息流动,从而最大程度地对特征进行极致利用并提取到丰富的.  ..  |
| 关 键 词： | 遥感图像融合 深度学习 密集连接卷积网络 密集卷积块 残差学习 |
| 收稿时间： | 2019-11-22 |
| 本文献已被 维普 等数据库收录！ | |
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