| 卷积神经网络多层特征联合的遥感图像检索 |
| |
| 引用本文： | 杨珂,李从敏,周维勋,程起敏,任应超.卷积神经网络多层特征联合的遥感图像检索[J].测绘科学,2019,44(7):9-15,34. |
| |
| 作者姓名： | 杨珂 李从敏 周维勋 程起敏 任应超 |
| |
| 作者单位： | 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉,430079;华中科技大学电子信息与通信学院,武汉,430074;中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室,北京,100101 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家重点研发计划;高分辨率对地观测系统重大专项;广州市科技计划;武汉市晨光计划人才项目;湖北省重点研发计划项目 |
| |
| 摘 要： | 针对卷积神经网络的特征表达方法难以满足大规模遥感图像检索需要的问题,该文将卷积层特征和全连接层特征进行联合,提出一种基于卷积神经网络多层特征联合的遥感图像检索方法。该方法提取不同卷积层特征作为图像的局部特征,提取全连接层特征作为感兴趣区域,并对二者进行跨层整合得到新的图像特征并应用于图像检索。实验结果表明,与利用单一的全连接层或者卷积层特征以及传统的经典检索方法相比,该方法取得了很好的检索结果,能够更好地保留图像的全局信息和空间结构信息,提高遥感图像检索的性能。
|
| 关 键 词： | 卷积神经网络 遥感图像检索 特征提取 特征联合 |
Remote sensing image retrieval based on multi-layer feature integration of convolution neural networks |
| |
| YANG Ke,LI Congmin,ZHOU Weixun,CHENG Qimin,REN Yingchao.Remote sensing image retrieval based on multi-layer feature integration of convolution neural networks[J].Science of Surveying and Mapping,2019,44(7):9-15,34. |
| |
| Authors: | YANG Ke LI Congmin ZHOU Weixun CHENG Qimin REN Yingchao |
| |
| Institution: | (The State Key laboratory for Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,Wuhan 430079,China;School of Electronic Information and Communications,HuazhongUniversity of Science and Technology,Wuhan 430074,China;The State Key Laboratory of Remote Sensing Science,Institute of Remote Sensing and Digital Earth,CAS,Beijing 100101,China) |
| |
| Abstract: | YANG Ke;LI Congmin;ZHOU Weixun;CHENG Qimin;REN Yingchao(The State Key laboratory for Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,Wuhan 430079,China;School of Electronic Information and Communications,HuazhongUniversity of Science and Technology,Wuhan 430074,China;The State Key Laboratory of Remote Sensing Science,Institute of Remote Sensing and Digital Earth,CAS,Beijing 100101,China) |
| |
| Keywords: | convolutional neural networks ( CNNs ) remote sensing image retrieval feature extraction feature integration |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
