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2025年4月18日 3:19 星期五
首页 > 过刊浏览>2021年第30卷第8期 >243-248. DOI:10.15888/j.cnki.csa.008059
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基于ResNet双注意力机制的遥感图像场景分类
作者:
  • 乔星星

    乔星星

    福建师范大学 光电与信息工程学院, 福州 350007;福建师范大学 福建省光电传感应用工程技术研究中心, 福州 350007;福建师范大学 医学光电科学与技术教育部重点实验室, 福州 350007;福建师范大学 福建省光子技术重点实验室, 福州 350007
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  • 施文灶

    施文灶

    福建师范大学 光电与信息工程学院, 福州 350007;福建师范大学 福建省光电传感应用工程技术研究中心, 福州 350007;福建师范大学 医学光电科学与技术教育部重点实验室, 福州 350007;福建师范大学 福建省光子技术重点实验室, 福州 350007
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  • 刘芫汐

    刘芫汐

    福建师范大学 光电与信息工程学院, 福州 350007;福建师范大学 福建省光电传感应用工程技术研究中心, 福州 350007;福建师范大学 医学光电科学与技术教育部重点实验室, 福州 350007;福建师范大学 福建省光子技术重点实验室, 福州 350007
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  • 林耀辉

    林耀辉

    福建师范大学 光电与信息工程学院, 福州 350007;福建师范大学 福建省光电传感应用工程技术研究中心, 福州 350007;福建师范大学 医学光电科学与技术教育部重点实验室, 福州 350007;福建师范大学 福建省光子技术重点实验室, 福州 350007
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  • 何代毅

    何代毅

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  • 王磊

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  • 温鹏宇

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  • 孙雯婷

    孙雯婷

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基金项目:

国家自然科学基金青年基金（41701491）；福建省自然科学基金面上项目（2017J01464，2018J01619）


Remote Sensing Image Scene Classification Based on ResNet and Dual Attention Mechanism
Author:
  • QIAO Xing-Xing

    QIAO Xing-Xing

    College of Photonic and Electronic Engineering, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China;Fujian Provincial Engineering Technology Research Center of Photoelectric Sensing Application, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China;Key Laboratory of Optoelectronic Science and Technology for Medicine (Ministry of Education), Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China;Fujian Provincial Key Laboratory for Photonics Technology, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China
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  • SHI Wen-Zao

    SHI Wen-Zao

    College of Photonic and Electronic Engineering, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China;Fujian Provincial Engineering Technology Research Center of Photoelectric Sensing Application, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China;Key Laboratory of Optoelectronic Science and Technology for Medicine (Ministry of Education), Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China;Fujian Provincial Key Laboratory for Photonics Technology, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China
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  • LIU Yuan-Xi

    LIU Yuan-Xi

    College of Photonic and Electronic Engineering, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China;Fujian Provincial Engineering Technology Research Center of Photoelectric Sensing Application, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China;Key Laboratory of Optoelectronic Science and Technology for Medicine (Ministry of Education), Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China;Fujian Provincial Key Laboratory for Photonics Technology, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China
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  • LIN Yao-Hui

    LIN Yao-Hui

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  • HE Dai-Yi

    HE Dai-Yi

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  • WANG Lei

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  • WEN Peng-Yu

    WEN Peng-Yu

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  • SUN Wen-Ting

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    摘要:

    针对基于传统机器学习遥感图像场景分类无法快速有效提取图像特征造成分类结果不准确的问题, 提出一种基于注意力残差网络的遥感图像场景分类的方法, 以残差网络为基准模型, 在通道和空间两个维度上建立注意力模块, 实验过程中对参数进行合理有效的设置, 调整网络层数优化模型, 达到对UC Merced Land-Use数据集的有效分类. 实验结果表明, 与基于卷积神经网络结构的遥感图像场景分类方法相比, 该方法达到了98.1%的准确率.

    Abstract:

    To deal with the inaccurate classification caused by a failure of quick and effective extraction of image features in the remote sensing image scene classification based on existing machine learning methods, we propose a remote sensing image scene classification method based on residual attention network. With the residual network as the benchmark model, attention modules are created in the dimensions of channel and space. For effective classification of the UC Merced Land-Use dataset, parameters are set reasonably and the model that optimizes the number of network layers is fine-tuned. The results show that the accuracy of our method reaches 98.1% compared with that based on the convolution neural network.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

乔星星,施文灶,刘芫汐,林耀辉,何代毅,王磊,温鹏宇,孙雯婷.基于ResNet双注意力机制的遥感图像场景分类.计算机系统应用,2021,30(8):243-248

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  • 收稿日期:2020-11-27
  • 最后修改日期:2020-12-28
  • 在线发布日期: 2021-08-03
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