【高光谱图像分类简述+《Deep Learning for Hyperspectral Image Classification: An Overview》综述论文笔记】的更多相关文章

高光谱图像分类简述+《Deep Learning for Hyperspectral Image Classification: An Overview》综述论文笔记

论文题目<Deep Learning for Hyperspectral Image Classification: An Overview> 论文作者:Shutao Li, Weiwei Song, Leyuan Fang,Yushi Chen, Pedram Ghamisi,Jón Atli Benediktsson 论文发表年份:2019 发表期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 一.高光谱简述 高光谱成像是一项重要的…

Deep Learning 23：dropout理解_之读论文“Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors”

理论知识:Deep learning:四十一(Dropout简单理解).深度学习(二十二)Dropout浅层理解与实现.“Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors” 感觉没什么好说的了,该说的在引用的这两篇博客里已经说得很清楚了,直接做试验吧 注意: 1.在模型的测试阶段,使用”mean network(均值网络)”来得到隐含层的输出,其实就是在网络前向传播到输出层前时隐含层节点的输出值都…

Deep Learning 17：DBN的学习_读论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的总结

1.论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的“explaining away”现象的解释: 见:Explaining Away的简单理解 2.论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的整个过程及其“Complementary priors”的解释: 见:paper:A fast learning algorithm for deep belief nets和 [2014041…

PCANet: A Simple Deep Learning Baseline for Image Classification?--名词解释

1 上采样与下采样 缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个: 使得图像符合显示区域的大小 生成对应图像的缩略图 下采样原理:对于一幅图像I尺寸为M*N,对其进行s倍下采样,即得到(M/s)*(N/s)尺寸的得分辨率图像,当然s应该是M和N的公约数才行,如果考虑的是矩阵形式的图像,就是把原始图像s*s窗口内的图像变成一个像素,这个像素点的值就是窗口内所有像素的均值. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpo…

PCANet: A Simple Deep Learning Baseline for Image Classification?----中文翻译

一 摘要 在本文中,我们提出了一个非常简单的图像分类深度学习框架,它主要依赖几个基本的数据处理方法:1)级联主成分分析(PCA);2)二值化哈希编码;3)分块直方图.在所提出的框架中,首先通过PCA方法学习多层滤波器核,然后使用二值化哈希编码以及分块直方图特征来进行下采样和编码.因此,该框架称为PCANet,并且很容易设计与学习.为了进行比较并且更好的理解,我们还介绍和研究了PCANet的两个类似的框架:RandNet和LDANet.它们与PCANet有相同的拓扑结构,但RandNet的滤波器核…

Comparison of SIFT Encoded and Deep Learning Features for the Classification and Detection of Esca Disease in Bordeaux Vineyards（分类MobileNet，目标检测 RetinaNet）

识别葡萄的一种虫害,比较了传统SIFT和深度学习分类,最后还做了目标检测 分类用的 MobileNet,目标检测 RetinaNet MobileNet 是将传统深度可分离卷积分成了两步,深度卷积和逐点卷积,性能基本不受影响情况下,降低计算量和参数量 RetinaNet 主要提出 focal loss,用于处理目标检测时正负样本不均衡问题,FL的作用如下 网络结构就是 FPN + sub-network + FL FPN是图像金字塔网络,对不同scale的图像进行融合和预测,主要用于目标检测,原…

Unsupervised Feature Learning and Deep Learning(UFLDL) Exercise 总结

7.27 暑假开始后,稍有时间,“搞完”金融项目,便开始跑跑 Deep Learning的程序 Hinton 在Nature上文章的代码 跑了3天 也没跑完 后来Debug 把batch 从200改到20 勉强跑出结果 后来开始看 文章等  感觉晕晕乎乎 又翻到:Deep Learning Tutorials 装Theano等,但是python 代码 Debug真是好生恶心 再后来翻到 UFLDL,看着有Exercise 便做了起来. 用了5天刷了9个Exercises. 大概年后吧,在微博上看…

Deep Learning(1)

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示. 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出.基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器…

机器学习前沿热点——Deep Learning

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像.声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示. 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出.基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器…

Review of Semantic Segmentation with Deep Learning

In this post, I review the literature on semantic segmentation. Most research on semantic segmentation use natural/real world image datasets. Although the results are not directly applicable to medical images, I review these papers because research o…