基于卷积神经网络的光学遥感图像内容检索.pdf下载

weixin_39821260 2021-10-07 11:05:45

基于卷积神经网络的光学遥感图像内容检索.pdf , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/jiebing2020/24856723?utm_source=bbsseo

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基于卷积神经网络的光学遥感图像内容检索.pdf

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遥感技术主要用于调查水坝、桥梁和管道等工程场地，以定位建筑材料并提供详细地理信息。在遥感图像分析中，通过卫星和无人机获取的图像被用于观测地球表面。基于图像分类的系统主要目标是为采集图像赋予语义标签，进而通过这些标签实现图像的语义排序。这种语义排列被广泛应用于数字图像处理与计算机视觉的多个领域，包括遥感、图像检索、物体识别、图像标注、场景分析、基于内容的图像分析以及视频分析。早期的遥感图像分析方法主要基于低层次和中层次特征提取与表示技术。通过不同特征组合与机器学习方法，这些技术已展现出良好性能。

多模态遥感大模型：近年来，多模态遥感大模型的发展显著提升了遥感数据的处理和分析能力。高效的特征提取：利用卷积神经网络提取遥感图像的高级特征，通过多模态融合策略将这些特征与来自其他模态的数据相结合，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。优越的分类性能：通过实验验证，所提出的模型在多个遥感数据集上取得了最先进的分类性能，显著优于传统的卷积神经网络和其他先进的变压器模型。高效的训练策略：动态任务感知标签分配策略提高了模型的训练效率，同时减少了对先验标签的依赖，使模型能够更好地适应不同的训练数据和场景。

以上是关于利用伪标签进行半监督遥感图像分割的引用率较高的论文的前8篇。由于搜索结果限制，我将继续搜索以获取剩余的2篇论文。

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