Presentation Details
一种无需多模型的遥感影像集成分类框架
ID：2198
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-12 10:16:23 Hits：1833
Oral Presentation
Start Time：2024-05-18 14:25（Asia/Shanghai）
Duration：15min
Session：S7 主题7、遥感与地理信息科学 »
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Abstract
近年来，集成多个深度学习模型成为提高遥感影像分类精度的有效方法，但这些方法忽略了像素之间的内在关联，分类结果的多样性必须依赖于不同模型，训练时间成本高且精度提升有限。针对于此，开展了利用像元之间的关联信息生成多样化分类结果的研究，提出了一种无需多模型的遥感影像集成分类框架。首先将训练集中的样本两两组合，形成双像元训练集，然后使用原始训练集和双像元训练集训练分类框架。对于每个输入像元，该框架可以得到多个分类结果，并通过集成获得更加准确的输出。实验结果表明，该分类框架相对于传统的分类模式，精度得到了明显提升。由于摆脱集成分类对于多模型的依赖，该框架为深度学习与集成学习的结合提供了一种新视角。
Keywords
集成分类,深度学习,遥感影像分类
Speaker
窦鹏
副研究员 中国科学院西北生态环境资源研究院Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
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