基于迁移学习和注意力机制的深度神经网络遥感图像分类

Jun, 2022

基于迁移学习和注意力机制的深度神经网络遥感图像分类

Remote Sensing Image Classification using Transfer Learning and Attention Based Deep Neural Network

Lam Pham, Khoa Tran, Dat Ngo, Jasmin Lampert, Alexander Schindler

TL;DR本文旨在探讨如何使用深度学习技术完成遥感图片情景分类任务。通过对不同深度神经网络预训练模型和多头注意力机制进行评估，提出了一种基于深度学习的架构，并在 NWPU-RESISC45 数据集上取得了 94.7% 的准确率。

Abstract

The task of remote sensing image scene classification (RSISC), which aims at classifying remote sensing images into groups of semantic categories based on their contents, has taken the important role in a wide range of applications such as urban planning, natural hazards detection, env

remote sensing image scene classification deep learning neural network transfer learning nwpu-resisc45 dataset

发现论文，激发创造

一种轻量级的遥感图像分类深度学习模型

本文研究了远程感应图像分类中的高性能、轻量级的深度学习模型，并通过知识蒸馏将教师引导下的最佳性能模型训练出较少复杂度的学生模型，实现了高性能。经过在 NWPU-RESISC45 基准的大量实验，证明了该方法胜过现有的最佳系统，并有潜力在多种边缘设备上应用。

Feb, 2023

遥感影像场景分类遇上深度学习：挑战、方法、基准和机遇

本文系统地介绍了 160 多篇文献中深度学习在遥感图像场景分类中的应用，包括自编码器、卷积神经网络和生成对抗网络等方面，总结了在三个常用数据集上的代表性算法的性能以及未来的研究前景。

May, 2020

遥感影像场景分类：基准和现状

本文系统评述了现有远程感知图像场景识别数据集和方法存在的局限性，提出了一个大规模数据集 NWPU-RESISC45，该数据集包含 31,500 张图像，提供了准确、全面和多样化的评估基准，为深度学习等算法提供了便利。

Mar, 2017

利用 SEN12MS 数据集的遥感图像分类

本文介绍了 SEN12MS 数据集的分类转换及使用该数据集对不同模型和数据类型进行测试后，证明多光谱和多传感器数据融合对遥感图像分类的好处。

Apr, 2021

使用可转移深度模型进行高分辨率遥感影像土地覆盖分类

本文提出了一种利用深度神经网络对高分辨率遥感图像进行无监督地物分类的方案，通过未标记遥感图像进行伪标注和样本选择来提高模型的转移性，并通过细化预先训练好的模型，组合分块分类和分层分割实现像素级地物分类。

Jul, 2018

遥感图像分类的三维深度学习方法

探索深度学习用于遥感数据处理，特别针对光谱和空间上的挑战，提出新的三维深度学习方法来联合处理，实验结果表明其比现有方法具有更好的分类准确率和更低的计算成本。

Jun, 2018

RSI-CB: 基于众包数据的大规模遥感图像分类基准

使用众包数据，本文基于深度卷积神经网络，构建了一个远程遥感图像分类基准测试集，该基准测试集包含两个子数据集，分别为 256×256 和 128×128 像素大小，用于比较与现有基准测试集在手工特征和经典的深度卷积神经网络模型下的表现。

May, 2017

基于自监督范式的有限标记样本遥感图像场景分类

通过自监督学习机制，利用未标记的大规模遥感图像数据进行预训练，提高了远程传感器图像场景分类任务的性能，与传统的以 Imagenet 为代表的方法相比表现更佳。同时，研究了多个影响自监督学习的因素，这些研究成果对遥感领域中 SSL 技术的发展具有积极意义，有望提高大规模遥感图像处理的效率。

Oct, 2020

零样本遥感图像场景分类的深度语义视觉对齐

我们通过机器自动收集可视属性，并利用转换器中的自注意机制将局部图像区域关联起来，集成背景上下文信息进行预测，以解决远程感知场景分类中的零样本学习问题。通过广泛实验，我们展示了我们的模型在具有挑战性的大规模远程感知场景分类基准上优于其他最先进模型。

Feb, 2024

一种远程感知场景分类的分层方法

使用层级方法设计的卷积神经网络框架在遥感场景分类中表现良好，但叠加结构中的分类错误累积阻碍了其分类性能超越非层级深层模型。

Mar, 2021