| 滑坡提取卷积神经网络层深结构与显著性特征 |
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| 引用本文： | 李百寿,唐瑞鹏,张琼,谢跃辉,张越. 滑坡提取卷积神经网络层深结构与显著性特征[J]. 测绘科学, 2022, 47(1): 154-164 |
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| 作者姓名： | 李百寿 唐瑞鹏 张琼 谢跃辉 张越 |
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| 作者单位： | 桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541004;广西空间信息与测绘重点试验室,广西桂林541004,桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541004 |
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| 基金项目： | 桂林市科学研究与技术开发计划项目;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 为了探究影响深度学习滑坡遥感提取的因素,滑坡提取精度随卷积核最优主分特征、层深结构、特征维数的变化规律,获取滑坡提取最优模型,研究深度学习滑坡提取机制.通过可视化卷积特征图和多维散点图技术揭示滑坡提取的地类混淆情况,进而选择支持向量机对深度学习模型的层深结构和特征图分类结果对比.结果 显示,18层的SegNet网络模型...
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| 关 键 词： | 卷积神经网络 显著语义特征 层深结构 滑坡提取 |
Extraction of deep structure and salient features of convolutional neural network from landslide |
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| LI Baishou,TANG Ruipeng,ZHANG Qiong,XIE Yuehui,ZHANG Yue. Extraction of deep structure and salient features of convolutional neural network from landslide[J]. Science of Surveying and Mapping, 2022, 47(1): 154-164 |
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| Authors: | LI Baishou TANG Ruipeng ZHANG Qiong XIE Yuehui ZHANG Yue |
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