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為了解決在遙感圖像場(chǎng)景分類問(wèn)題中傳統(tǒng)的底層或中間級(jí)視覺(jué)特征無(wú)法充分描述復(fù)雜場(chǎng)景的問(wèn)題，提出了采用第三種感知網(wǎng)絡(luò)（Inspection-v3）、快速特征嵌入的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CaffeNet）、OverFeatL 3種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN）提取的融合特征進(jìn)行遙感圖像場(chǎng)景分類方法。通過(guò)利用利用3種DCNN提取的歸一化的融合特征進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn)，在UCMLU（ University of California Merced Land Use）數(shù)據(jù)集上獲得了97.01%的準(zhǔn)確率。融合特征的分類實(shí)驗(yàn)證明，不同結(jié)構(gòu)DCNN的融合特征能更充分的表達(dá)場(chǎng)景的語(yǔ)義信息。
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