遥感技术与应用2023，Vol.38Issue(4) ：913-923.DOI:10.11873/j.issn.1004-0323.2023.4.0913

基于神经网络注意力架构搜索的光学遥感图像场景分类

Neural Network Attention Architecture Search for Optical Remote Sensing Image Scene Classification

曹斌 郑恩让 沈钧戈
遥感技术与应用2023，Vol.38Issue(4) ：913-923.DOI:10.11873/j.issn.1004-0323.2023.4.0913
✕
  • NETL
  • NSTL
  • 维普
  • 万方数据

基于神经网络注意力架构搜索的光学遥感图像场景分类

Neural Network Attention Architecture Search for Optical Remote Sensing Image Scene Classification

曹斌 1郑恩让 1沈钧戈2
扫码查看

作者信息

  • 1. 陕西科技大学 电气与控制工程学院,陕西 西安 710021
  • 2. 西北工业大学无人系统技术研究院,陕西 西安 710072
  • 折叠

摘要

针对光学遥感图像场景分类存在类别变化、样本数量变化,场景图像中背景与重要物体变换大、尺度变化多的问题,提出基于神经网络注意力架构搜索的光学遥感图像场景分类方法,由算法自适应在神经网络中搜索卷积、池化、注意力等操作,构建能完成光学遥感图像场景分类任务的神经网络.为保证搜索神经网络过程稳定性,提出两段式贪婪策略网络搜索方法,分阶段丢弃无用操作,减少搜索算法负担、提高搜索速度.最后为了关注各物体与场景关联信息,提出 自上而下的网络连接策略,充分复用各阶段多尺度特征图的语义.实验结果证明:该方法相较于手工设计的经典深度学习方法具有更好的性能.在AID、NWPU、PATTERNET3个遥感图像标准数据集上总体精度均超过经典方法.在AID数据集上准确率达到94.04％;在PATTERNET数据集上准确率达到99.62％;在NWPU数据集上达到95.49％.

关键词

遥感/场景分类/神经网络架构搜索/贪婪算法/网络连接策略

Key words

Remote sensing/Scene classification/Neural network architecture search/Greedy algorithms/Net-work connection strategy

引用本文复制引用

基金项目

国家自然科学基金(61603233)

河南省水下重点实验室开放基金(D5204200587)

出版年

2023
遥感技术与应用
中国科学院遥感联合中心

遥感技术与应用

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.961
ISSN：1004-0323
参考文献量2
段落导航相关论文