基于图卷积网络的多标签遥感图像分类
Multi-label remote sensing image classification based on graph convolutional network
1. 新疆维吾尔自治区 信号检测与处理重点实验室, 乌鲁木齐 830046
2. 新疆大学 a. 软件学院; b. 软件工程重点实验室; c. 信息工程学院, 乌鲁木齐 830000
摘要
由于遥感图像包含物体类别多样，单个语义类别标签无法全面地描述图像内容，而多标签图像分类任务更加具有挑战性。通过探索深度图卷积网络（GCN），解决了多标签遥感图像分类缺乏对标签语义信息相关性利用的问题，提出了一种新的基于图卷积的多标签遥感图像分类网络，它包含图像特征学习模块、基于图卷积网络的分类器学习模块和图像特征差异化模块三个部分。在公开多标签遥感数据集Planet和UCM上与相关模型进行对比，在多标签遥感图像分类任务上可以得到了较好的分类结果。该方法使用图卷积等模块将多标签图像分类方法应用到遥感领域，提高了模型分类能力，缩短了模型训练时间。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61966035)
智能多模态信息处理团队资助项目(XJEDU2017T002)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0153
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第11期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3439-3445
文章编号: 1001-3695(2021)11-042-3439-07
发布历史
[2021-11-05] 印刷出版
引用本文
杨敏航, 陈龙, 刘慧, 等. 基于图卷积网络的多标签遥感图像分类 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (11): 3439-3445. (Yang Minhang, Chen Long, Liu Hui, et al. Multi-label remote sensing image classification based on graph convolutional network [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (11): 3439-3445. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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