DLA-MatchNet for Few-Shot Remote Sensing Image Scene Classification论文思维导图

最新推荐文章于 2024-03-15 18:22:34 发布
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#神经网络 #深度学习

介绍一种Few-Shot学习方法DLA-MatchNet，应用于遥感图像分类任务。该方法通过改进匹配网络来提升小样本学习的准确性。

论文思维导图
这篇论文是关于 Few-Shot 的遥感图像分类的一个网络DLA-MatchNet。

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【RESISC45】《Remote Sensing Image Scene Classification: Benchmark and State of the Art》译读笔记
墨门
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场景分类综述——Remote Sensing Image Scene Classification Meets Deep Learning
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一 场景分类面临的挑战 场景分类的挑战包括：(1)类内多样性大，(2)类间相似性高(也称为类间可分性低)，(3)对象/场景尺度的差异大。 就类内的多样性而言，挑战主要来自于在同一个语义类中出现的地物的巨大差异。地物通常在样式、形状、大小和分布上各不相同，这使得正确地分类场景图像很困难。 类间相似性的挑战主要是由于存在相同的对象在不同的场景类或高语义场景类别之间的重叠。 目标/场景尺度的巨大差异也是航空图像场景分类不可忽视的挑战。在卫星成像中，传感器在不同高度的轨道上工作，从几百公里到一万多公里，成像高度变
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