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基于3D-CNN和ResNet的高光譜圖像分類

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摘要：針對高光譜圖像分類提出了基于3D-CNN和ResNet的3D-CNN-RES模型。高光譜圖像經(jīng)過PCA降維處理后，通過3D-CNN實現(xiàn)對高光譜圖像的空譜特征提取，然后使用ResNet完成對圖像的快速特征提取，在充分提取高光譜圖像特征的同時，降低了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度，提高了模型的地物表達(dá)能力。最后，高光譜圖像分類任務(wù)通過Softmax分類損失函數(shù)來實現(xiàn)。（剩余5080字）

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