聚合CNN特征的遥感图像检索   总被引：1，自引：0，他引：1  

葛芸  江顺亮  叶发茂  姜昌龙  陈英  唐祎玲 《国土资源遥感》2019,(1)

针对高分辨率遥感图像检索中手工特征难以准确描述图像的问题,提出聚合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)特征的方法来改进特征表达。首先,将预训练的CNN参数迁移到遥感图像,并针对不同尺寸的输入图像,提取表达局部信息的CNN特征;然后,对该CNN特征采用池化区域尺寸不同的均值池化和视觉词袋(bag of visual words,Bo VW) 2种聚合方法,分别得到池化特征和Bo VW特征;最后,将2种聚合特征用于遥感图像检索。实验结果表明:合理的输入图像尺寸能提高聚合特征的表达能力;当池化区域为特征图的60%～80%时,绝大多数池化特征的结果优于传统均值池化方法的结果;池化特征和Bo VW特征的最优平均归一化修改检索等级值比手工特征分别降低了27. 31%和21. 51%,因此,均值池化和Bo VW方法都能有效提高遥感图像的检索性能。  相似文献   

基于ImageNet预训练卷积神经网络的遥感图像检索   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

葛芸  江顺亮  叶发茂  许庆勇  唐祎玲 《武汉大学学报(信息科学版)》2018,43(1):67-73

高分辨率遥感图像内容复杂,细节信息丰富,传统的浅层特征在描述这类图像上存在一定难度,容易导致检索中存在较大的语义鸿沟。本文将大规模数据集ImageNet上预训练的4种不同卷积神经网络用于遥感图像检索,首先分别提取4种网络中不同层次的输出值作为高层特征,再对高层特征进行高斯归一化,然后采用欧氏距离作为相似性度量进行检索。在UC-Merced和WHU-RS数据集上的一系列实验结果表明,4种卷积神经网络的高层特征中,以CNN-M特征的检索性能最好;与视觉词袋和全局形态纹理描述子这两种浅层特征相比,高层特征的检索平均准确率提高了15.7%~25.6%,平均归一化修改检索等级减少了17%~22.1%。因此将ImageNet上预训练的卷积神经网络用于遥感图像检索是一种有效的方法。  相似文献