高级检索
检索提示：高级检索多个条件检索时是按照顺序运算的：如 A或B与C 即:(A或B)与C
[期刊论文]
基于稀疏编码和卷积神经网络的地貌图像分类
作者：
收录：
摘要：
提出了一种基于稀疏编码和卷积神经网络的地貌场景图像分类算法;利用非下采样Contourlet变换对训练样本进行多尺度分解;在训练样本中选择图像,利用稀疏编码学习局部特征,对特征向量进行排序;选择灰度平均梯度较大的特征向量对卷积神经网络卷积核进行初始化。结果表明:所提算法可以获得比传统底层视觉特征更好的分类结果,有效避免了网络训练陷入局部最优的问题,提高了自然场景下无人机着陆地貌的分类准确率。
关键词：
作者机构：
通讯作者信息：
电子邮件地址：
相关关键词：
相关文章：
2018，光学学报
2021，陈双叶
2021，北京工业大学学报
来源 ：
光学学报
年份： 2019
期： 04
卷： 39
页码： 115-123
被引次数：
WoS核心集被引频次： 0
SCOPUS被引频次：
ESI高被引论文在榜： 0 展开所有
万方被引频次：
中文被引频次：
近30日浏览量： 2
归属院系：
信息学部
全文获取
外部链接：
