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基于CNN的遙感圖像目標分類方法研究

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基于CNN的遙感圖像目標分類方法研究
論文目錄
 
摘要第1-5頁
Abstract第5-6頁
第1章 緒論第9-15頁
    1.1 課題研究背景及研究意義第9-10頁
    1.2 研究現狀第10-12頁
        1.2.1 遙感圖像分類技術研究現狀第10-11頁
        1.2.2 基于深度學習的遙感圖像分類技術研究現狀第11-12頁
    1.3 課題研究內容第12-13頁
        1.3.1 課題研究問題第13頁
        1.3.2 課題研究內容第13頁
    1.4 論文章節安排第13-15頁
第2章 算法相關理論基礎第15-31頁
    2.1 淺層神經網絡第15-22頁
        2.1.1 神經元第15-16頁
        2.1.2 激活函數第16-17頁
        2.1.3 感知機第17-18頁
        2.1.4 多層感知機第18-19頁
        2.1.5 BP神經網絡算法第19-22頁
    2.2 深層神經網絡第22-24頁
        2.2.1 深度學習基本思想第23頁
        2.2.2 深度學習訓練過程第23-24頁
    2.3 卷積神經網絡第24-27頁
        2.3.1 局部連接與權值共享第24-25頁
        2.3.2 卷積神經網絡實現框架第25-27頁
    2.4 TensorFlow簡介第27-30頁
        2.4.1 TensorFlow的設計理念第28頁
        2.4.2 TensorFlow的系統架構第28-29頁
        2.4.3 TensorFlow的特點第29-30頁
    2.5 本章小結第30-31頁
第3章 基于DenseNet模型的遙感圖像分類方法第31-51頁
    3.1 常見卷積神經網絡模型介紹第31-36頁
        3.1.1 AlexNet模型第31-32頁
        3.1.2 ZFNet模型第32-33頁
        3.1.3 VGG模型第33-34頁
        3.1.4 GoogleNet模型第34-35頁
        3.1.5 ResNet模型第35-36頁
    3.2 基于特征重標定策略的DenseNet模型第36-39頁
        3.2.1 特征重標定策略第36頁
        3.2.2 DenseNet模型第36-37頁
        3.2.3 SE-DenseNet模型第37-39頁
    3.3 基于權值遷移遙感圖像分類方法第39-42頁
        3.3.1 算法設計第39頁
        3.3.2 權值遷移訓練策略第39-42頁
    3.4 實驗結果與分析第42-50頁
        3.4.1 實驗環境與評價指標第42頁
        3.4.2 遙感圖像分類數據集第42-44頁
        3.4.3 實驗過程與結果分析第41-50頁
    3.5 本章小結第50-51頁
第4章 基于VGG模型的遙感圖像分類算法第51-68頁
    4.1 算法設計第51-52頁
        4.1.1 算法架構第51-52頁
        4.1.2 模型優化準則第52頁
    4.2 基于改進VGG的遙感圖像分類模型第52-56頁
        4.2.1 改進激活函數第52-53頁
        4.2.2 批歸一化層第53-54頁
        4.2.3 全局平均池化第54頁
        4.2.4 VGG-14第51-56頁
    4.3 模型的訓練及優化第56-57頁
    4.4 實驗結果和分析第57-67頁
        4.4.1 實驗環境與評價指標第57頁
        4.4.2 對激活函數改進的分析第57-61頁
        4.4.3 對模型結構改進的分析第61-65頁
        4.4.4 與他人算法對比分析第65-67頁
    4.5 本章小結第67-68頁
第5章 總結與展望第68-70頁
    5.1 總結第68-69頁
    5.2 展望第69-70頁
參考文獻第70-74頁
申請學位期間的研究成果及發表的學術論文第74-75頁
致謝第75頁

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