基于多尺度深度特征融合网络的遥感图像目标检测与分类

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基于多尺度深度特征融合网络的遥感图像目标检测与分类

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基于多尺度深度特征融合网络的遥感图像目标检测与分类

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-7页
符号对照表	第11-12页
缩略语对照表	第12-15页
第一章绪论	第15-27页
1.1 研究背景及意义	第15-16页
1.2 国内外研究现状	第16-19页
1.2.1 遥感图像目标检测研究现状	第16-17页
1.2.2 遥感图像分类研究现状	第17-19页
1.3 遥感图像基础理论	第19-22页
1.3.1 多光谱遥感图像分类	第19-20页
1.3.2 多源遥感图像数据联合分类	第20-21页
1.3.3 遥感图像分类评价指标	第21-22页
1.4 深度学习理论	第22-24页
1.4.1 深度学习概述	第22页
1.4.2 卷积神经网络	第22-24页
1.5 论文主要内容及章节安排	第24-27页
第二章基于集成深度卷积融合网络的遥感图像目标检测	第27-49页
2.1 Faster-RCNN算法介绍	第27-31页
2.1.1 整体网络框架	第27-28页
2.1.2 参考框机制与RPN网络	第28-29页
2.1.3 ROI池化	第29页
2.1.4 损失函数	第29-31页
2.2 集成深度融合卷积网络模型	第31-38页
2.2.1 整体流程	第32-33页
2.2.2 网络总体框架	第33-34页
2.2.3 基于 K-means 聚类的参考考框设计	第34页
2.2.4 特征融合	第34-37页
2.2.5 背景分类子网络设计	第37-38页
2.3 实验结果与分析	第38-47页
2.3.1 实验数据介绍	第38-41页
2.3.2 评价指标	第41-42页
2.3.3 实验结果与分析	第42-47页
2.4 本章小结	第47-49页
第三章基于双通道融合卷积网络的多源遥感图像分类	第49-71页
3.1 DPN网络基础理论	第49-50页
3.2 基于超像素的自适应区域选择	第50-52页
3.3 双通道融合卷积网络模型	第52-55页
3.4 实验结果与分析	第51-68页
3.4.1 实验数据介绍	第55-59页
3.4.2 实验设计	第59页
3.4.3 实验结果与分析	第59-68页
3.5 本章小结	第68-71页
第四章基于多尺度自适应深度融合残差网的遥感图像分类	第71-91页
4.1 深度残差网络基础理论	第71-72页
4.2 重要样本选择策略	第72-76页
4.3 多尺度自适应深度残差网模型	第76-78页
4.4 实验结果与分析	第78-89页
4.4.1 实验数据介绍	第78-80页
4.4.2 实验参数设置	第80-81页
4.4.3 温哥华 1B级图像	第81-86页
4.4.4 温哥华 1C级图像与西安地区图像	第86-89页
4.5 本章小结	第89-91页
第五章总结与展望	第91-93页
5.1 本文工作总结	第91-92页
5.2 未来工作展望	第92-93页
参考文献	第93-101页
致谢	第101-103页
作者简介	第103-104页

本篇论文共104页，点击这进入下载页面。

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