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改进双重注意力机制结合ResNet50的遥感图像分类

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针对遥感图像类内差异性大、类间相似性高引起遥感图像分类不准确问题,该文提出了一种基于残差网络50(ResNet50)结合改进双重注意力机制方法.该方法先对双重注意力机制进行改进;然后对ResNet50结构进行调整;再将改进的双重注意力机制结合调整后的ResNet50在常用基准航空影像数据上进行实验,并与ResNet50进行对比实验.最后,通过ResNet50、ResNet50+Attention、调整ResNet50+Attention、该文模型进行消融实验,验证该文提出方法的有效性.实验结果表明,该文提出的方法与ResNet50相比,在分类精度上和召回率上分别提高了 3.83％和4.02％.
Improved double attention mechanism combined with ResNet50 for remote sensing image classification

张立亭、夏文生、罗亦泳、孔文学、邓先金

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东华理工大学测绘工程学院,南昌 330029

江西省数字国土重点实验室,南昌 330029

遥感图像分类 ResNet50 注意力机制 AID

国家自然科学基金

41861058

2023

测绘科学
中国测绘科学研究院

测绘科学

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.774
ISSN：1009-2307
年,卷(期)：2023.48(4)
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