| 专利名称 | 一种基于多分支网络融合模型的光学遥感图像分类方法 | 申请号 | CN201710213577.4 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN107122796A | 公开（授权）日 | 2017.09.01 | 申请（专利权）人 | 中国科学院空间应用工程与技术中心 | 发明（设计）人 | 李叶;段江永;樊帅;郭丽丽;阎镇;饶骏;许乐乐 | 主分类号 | G06K9/62(2006.01)I | IPC主分类号 | G06K9/62(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I | 专利有效期 | 一种基于多分支网络融合模型的光学遥感图像分类方法 至一种基于多分支网络融合模型的光学遥感图像分类方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明涉及一种基于多分支网络融合模型的光学遥感图像分类方法，该方法包括如下步骤：S1，构建多分支网络融合模型，包含一个主分支S、至少一个旁分支{Tk，k＝1，...，K，K≥1}；S2，采集光学遥感图像作为训练图像，并对训练图像进行类别标注，利用反向传播算法从已标注的训练图像中学习出多分支网络融合模型参数；S3，图像通过主分支S中的输入层I输入到已学习好参数的多分支网络融合模型中，图像经过主分支S的逐层处理和所有旁分支{Tk}的逐层处理，最后通过主分支S中的裁剪层W输出分类得分图像。本发明利用多分支网络融合了浅层和深层图像特征，极大地提高了光学遥感图像分类精度，并且能够一次生成与输入图像相同尺寸的密集语义分割结果，提高图像分类效率。 |
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