Presentation Details
跨维特征融合：一种基于大卷积核和通道混洗的遥感场景分类网络
ID：2214
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-12 10:16:30 Hits：1891
Extended type 1
Start Time：2024-05-18 16:15（Asia/Shanghai）
Duration：5min
Session：S7 主题7、遥感与地理信息科学 »
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Abstract
遥感影像场景分类是一项聚焦于整体场景信息的解译任务，其所包含的丰富语义上下文相较于像素级或对象级任务更具挑战性。随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）在场景分类任务中得到了广泛的应用。然而，传统的卷积操作通过在图像上应用小尺寸的卷积核，倾向于捕捉局部信息，而忽视了大范围特征的提取。针对这一问题，本研究引入了具有更大感受野的大卷积核，增强了模型在捕获局部细节的同时对于非局部信息的理解能力。进一步地，考虑到特征图的有效信息也依赖于通道间的复杂关系，本研究设计了一种通道分离和混洗模块，这一模块能够在通道维度上模拟特征间的相互依赖性。两者的结合形成了一个大核ConvNet，使模型能够在空间和通道维度上捕获特征图的有效依赖关系，从而提供了一种增强特征表达的方式。通过在三个不同的数据集上的实验，验证了所提出方法的有效性。
Keywords
遥感,场景分类,大核卷积
Speaker
张科谦
硕士研究生 河南理工大学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
Registration deadline
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