采用神经架构搜索的高光谱图像深度学习分类方法

作     者：蒲生亮 骆玲新 谢小伟 邓非 PU Shengliang;LUO Lingxin;XIE Xiaowei;DENG Fei

作者机构：东华理工大学测绘工程学院江西南昌330013 自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室江西南昌330013 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 武汉大学测绘学院湖北武汉430079 自然资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室广东深圳518034 

基　　金：东华理工大学科研基金(DHBK2019192) 

出 版 物：《测绘地理信息》 (Journal of Geomatics)

年 卷 期：2022年第47卷第S1期

页      码：117-124页

摘      要：大多数深度网络架构都是人工手动设计的,过程耗费精力且易出错;自动的神经架构搜索和优化学习方法引起了学者的广泛关注;自动架构工程在高光谱图像分类任务中仍然鲜有研究。基于此,提出了一种快速且自动化的深度网络模型构建和生成方法,并将其应用于高光谱图像分类任务。实验表明,相较于传统人工设计的深度卷积网络,该方法的性能更优异。

主 题 词：人工智能 卷积神经网络 深度学习 神经架构搜索 高光谱图像分类 

学科分类：0810[工学-土木类] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081104[081104] 0835[0835] 081002[081002] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.14188/j.2095-6045.2020185

馆 藏 号：203113921...