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房蓓

作品数：9 被引量：0H指数：0
供职机构：西北工业大学更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 8篇专利
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 8篇图像
  • 7篇光谱图像
  • 6篇网络
  • 6篇高光谱图像
  • 5篇卷积
  • 3篇噪声
  • 3篇图像分类
  • 2篇多尺度
  • 2篇噪声性能
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇图像分类方法
  • 2篇自适
  • 2篇自适应
  • 2篇线性混合模型
  • 2篇小样本
  • 2篇卷积神经网络
  • 2篇类方
  • 2篇混合模型
  • 2篇基于多尺度

机构

  • 9篇西北工业大学

作者

  • 9篇房蓓
  • 8篇李映
  • 1篇张艳宁
  • 1篇贾雨
  • 1篇胡杰

年份

  • 2篇2022
  • 1篇2020
  • 3篇2019
  • 1篇2017
  • 1篇2015
  • 1篇2012
共 9 条 记 录，以下是 1-9
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排序方式：
基于多尺度稠密卷积神经网络和谱注意力机制的图像分类方法
本发明涉及一种基于多尺度稠密卷积神经网络和谱注意力机制的图像分类方法，通过使用稠密连接机制构建多尺度稠密卷积神经网络，稠密链接机制能够有效的缓解梯度消失问题，加强了特征传播，鼓励特征复用以及极大地减少了参数数量，降低了网...
李映房蓓张号逵
文献传递
基于核稀疏非负矩阵分解的高光谱图像非线性解混方法
本发明涉及一种基于核稀疏非负矩阵分解的高光谱图像非线性解混方法，利用虚拟维度方法对高光谱图像进行端元个数的估计，然后利用核方法将传统的基于线性混合模型的解混算法推广到非线性特征空间，并使用交替迭代优化方法解决非线性光谱解...
李映房蓓
文献传递
联合3D/2D卷积网络和自适应光谱解混的高光谱图像分类方法
本发明涉及一种联合3D/2D卷积网络和自适应光谱解混的高光谱图像分类方法，通过使用3D/2D稠密连接网络和多个中间分类器构建网络模型，又将自适应光谱解混作为网络分类结果的补充。具有早退出机制的多个中间分类器的设计使得模型...
李映房蓓韩其倬
基于非下采样Contourlet变换和改进的总变分的图像增强方法
本发明涉及一种基于非下采样Contourlet变换和改进的总变分的图像增强方法，基于非下采样Contourlet变换对边缘/轮廓的良好表示特性，利用改进的总变分方法有效消减增强图像中存在的伪吉布斯现象，在对图像的边缘特征...
李映贾雨房蓓胡杰张艳宁
文献传递
联合3D/2D卷积网络和自适应光谱解混的高光谱图像分类方法
本发明涉及一种联合3D/2D卷积网络和自适应光谱解混的高光谱图像分类方法，通过使用3D/2D稠密连接网络和多个中间分类器构建网络模型，又将自适应光谱解混作为网络分类结果的补充。具有早退出机制的多个中间分类器的设计使得模型...
李映房蓓韩其倬
文献传递
基于深度学习的小样本高光谱图像分类技术研究
高光谱图像同时包含丰富的光谱信息和空间信息，给地物分类带来了巨大机遇的同时也给分类算法提出了新挑战。近年来基于深度学习的高光谱分类算法取得了突破性的进展。然而，深度学习模型对大量标注样本的需求和高光谱小样本问题之间的矛盾...
房蓓
关键词：高光谱图像图像分类
文献传递
基于多尺度稠密卷积神经网络和谱注意力机制的图像分类方法
本发明涉及一种基于多尺度稠密卷积神经网络和谱注意力机制的图像分类方法，通过使用稠密连接机制构建多尺度稠密卷积神经网络，稠密链接机制能够有效的缓解梯度消失问题，加强了特征传播，鼓励特征复用以及极大地减少了参数数量，降低了网...
李映房蓓张号逵
文献传递
基于轻量化网络和半监督聚类的高光谱小样本分类方法
本发明涉及一种基于轻量化网络和半监督聚类的高光谱小样本分类方法，通过使用Point‑wise卷积核，Depth‑wise卷积核和双loss构建轻量化网络模型，Point‑wise卷积核和Depth‑wise卷积核能够极大...
李映房蓓张号逵
文献传递
基于核稀疏非负矩阵分解的高光谱图像非线性解混方法
本发明涉及一种基于核稀疏非负矩阵分解的高光谱图像非线性解混方法，利用虚拟维度方法对高光谱图像进行端元个数的估计，然后利用核方法将传统的基于线性混合模型的解混算法推广到非线性特征空间，并使用交替迭代优化方法解决非线性光谱解...
李映房蓓
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